Transformer长期偏好模型图

在Transformer模型中，最初的设计是为了语言翻译任务，特别是从英语到德语的翻译。然而，这个架构很快就被发现可以推广到其他语言任务，并且在与语言相关的机器学习任务中取得了巨大的成功。事实上，大多数与语言相关的机器学习任务的排行榜都被Transformer模型所主导。这一点的关键原因之一是Transformer模型具有快速适应其他任务的能力，也就是迁移学习。预训练的Transformer模型可以很容易地适应没有经过训练的任务，这给机器学习从业者带来了巨大的优势。他们不再需要在大型数据集上训练庞大的模型，而只需要在自己的任务中重新使用预训练的模型，并在一个小得多的数据集上微调它。\[3\]因此，Transformer模型的图表通常是根据具体任务进行调整和微调的，而不是固定的长期偏好模型图。
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- *1* *2* *3* [五年时间，Transformer宇宙发展成了这样，ChatGPT 只是其中之一](https://blog.csdn.net/Kaiyuan_sjtu/article/details/129222712)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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