BEiT是Transformer吗

BEiT（Bridging the Gap Between Vision and Language）是一种基于Transformer的模型，用于图像与语言之间的联合理解任务。它是由微软亚洲研究院提出的一种新型模型架构。BEiT结合了图像和文本的特征表示，通过自监督学习来进行预训练，并在多个视觉和语言任务上进行微调。

BEiT模型的核心是Transformer架构，它采用了自注意力机制来建模输入序列之间的依赖关系。通过多层的自注意力和前馈神经网络层，BEiT能够有效地捕捉图像和文本之间的语义关联。

总结来说，BEiT是一种基于Transformer的模型，用于图像与语言之间的联合理解任务。它通过自注意力机制来建模输入序列之间的依赖关系，从而实现对图像和文本的特征表示和联合理解。