Transformer最新进展

最新的Transformer进展主要集中在以下几个方面：

1. 多模态Transformer：目前大多数Transformer模型都是单模态的，即只考虑文本数据。但是，随着多模态数据应用的普及，越来越多的研究人员开始探索如何将Transformer应用于多模态数据，例如图像与文本数据的联合处理。

2. 超大规模Transformer：为了处理更大规模的数据，研究人员正在尝试训练超大规模的Transformer模型。例如，最近GPT-3模型拥有1750亿个参数，是此前最大的Transformer模型的10倍以上。

3. 跨语言Transformer：为了解决不同语言之间的翻译问题，研究人员正在探索如何使用Transformer模型实现跨语言自然语言处理。例如，M2M-100模型可以同时支持100种不同语言之间的翻译。

4. 稳健性Transformer：为了提高模型的鲁棒性，研究人员正在尝试开发一些稳健性Transformer模型。例如，RobustFill模型可以在存在缺失或噪声数据的情况下，自动填充缺失的信息。

总之，Transformer模型在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用越来越广泛，未来还有很多值得研究和探索的方向。