transformer各种模型

Transformer 模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，用于处理序列到序列的任务，如机器翻译、文本摘要、语音识别等。以下是一些常见的 Transformer 模型：

1. Transformer：原始的 Transformer 模型，由 Google 在 2017 年提出，是目前最常用的 Transformer 模型之一。

2. BERT：由 Google 在 2018 年提出，是一种预训练语言模型，用于解决自然语言处理任务，如情感分析、问答系统等。

3. GPT-2：由 OpenAI 在 2019 年提出，是一种预训练语言模型，用于生成自然语言文本，如文章、对话等。

4. XLNet：由 CMU 和 Google 在 2019 年提出，是一种预训练语言模型，采用了自回归和自编码两种方式，具有更好的效果和泛化能力。

5. RoBERTa：由 Facebook 在 2019 年提出，是一种改进的 BERT 模型，采用了更大的训练数据和更长的训练时间，具有更好的效果和泛化能力。

6. T5：由 Google 在 2020 年提出，是一种基于 Transformer 的通用预训练模型，可以处理多种任务，如摘要、翻译、问答等。

7. GShard：由 Google 在 2020 年提出，是一种分布式的 Transformer 模型，可以处理更大的数据集和更复杂的任务。

8. Megatron：由 NVIDIA 在 2019 年提出，是一种高效的 Transformer 模型，采用了模型并行和数据并行两种方式，具有更快的训练速度和更好的效果。