transformer模型列举

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，由Google在2017年的论文《Attention is All You Need》中首次提出。它主要用于处理序列数据，比如自然语言处理任务中的机器翻译、文本分类、问答系统等。Transformer的主要特点包括：

1. **自注意力机制**：每个位置的输入都可以同时影响其他所有位置的计算，这使得模型能够捕捉全局上下文信息。

2. **编码器-解码器结构**：包含编码器和解码器两部分，编码器负责对输入序列进行建模，解码器则用于生成预测序列。

3. **无循环结构**：避免了RNN中的循环连接，提高了并行计算能力，加快了训练速度。

4. **位置嵌入**：为了保留序列的信息顺序，每个位置都有对应的嵌入向量。

一些著名的Transformer变种包括：
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): 首次大规模预训练的语言模型，能同时考虑过去和未来上下文。
- GPT (Generative Pre-trained Transformer): 一系列生成式语言模型，如GPT-2和GPT-3，用于生成连贯的文本。
- RoBERTa (A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach): 对BERT进行了优化改进，提升了性能。
- T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): 一种通用的预训练框架，可以接受多种指令格式。

相关问题

请列举一下神经网络模型

可以的，神经网络模型有很多种，比如全连接神经网络（Fully Connected Neural Network），卷积神经网络（Convolutional Neural Network），循环神经网络（Recurrent Neural Network），长短时记忆神经网络（Long Short-Term Memory），自注意力机制神经网络（Transformer），等等。

帮我设计一个表格，列举每个模型的名称、发表的年份、以及这个模型所使用的基线模型（一个模型的基线模型可以有很多个），这个模型使用了哪些基线模型，就在它们上面打钩

好的，以下是我为您设计的表格：

| 模型名称 | 发表年份 | 基线模型 | 使用的基线模型 |
| -------- | -------- | -------- | -------------- |
| BERT | 2018 | N/A | |
| GPT-2 | 2019 | GPT | |
| RoBERTa | 2019 | BERT | |
| XLNet | 2019 | N/A | BERT, Transformer-XL |
| ALBERT | 2019 | BERT | |
| T5 | 2020 | N/A | |
| GShard | 2020 | N/A | |
| GPT-3 | 2020 | GPT | |

请注意，这个表格只是一个示例，您可以根据需要进行修改和调整。同时，这个表格并不是所有模型都有基线模型，因此可能有些单元格为空。