transformer最新进展
时间: 2023-08-13 19:02:53 浏览: 55
最新的Transformer在NLP领域的进展是将其应用于多模态任务,特别是在视觉领域。早期的尝试是通过将原始图像调整为低分辨率并转换为一维序列,然后使用CNN特征和标准Transformer编码器来实现BERT风格的预训练。这种方法使得Transformer可以直接处理图像输入,并在视觉任务中取得了一定的成功。[1]
此外,Vanilla Transformer最初是作为序列到序列模型用于机器翻译的,其中每个词汇序列被视为图的一个节点。原始的self-attention机制可以将任意输入建模为全连接的图,与模态无关。这种通用性使得Transformer在多个领域都有应用的潜力。[2]
关于位置嵌入,Vanilla Transformer使用正弦和余弦函数来生成位置信息。目前,有多种实现方式被提出,但如何理解位置嵌入仍然是一个未决的问题。位置嵌入可以被理解为一种隐含的特征空间坐标偏置,为Transformer提供时间或空间信息。此外,位置嵌入也可以被看作是一种通用的附加信息。[3]
总的来说,最新的Transformer在NLP领域的进展是将其应用于多模态任务,并且在视觉领域取得了一定的成功。此外,位置嵌入的实现方式也在不断发展。
相关问题
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。
transformer历史和最新进展
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构,由Google在2017年提出,用于自然语言处理任务,如机器翻译、文本生成等。它的出现极大地改善了自然语言处理领域的性能。Transformer的核心思想是利用自注意力机制来计算输入序列中各个位置之间的依赖关系,从而实现对序列的编码和解码。相比于传统的循环神经网络和卷积神经网络,Transformer具有更好的并行性和更短的训练时间。
Transformer的最新进展包括以下几个方面:
1. Transformer的应用范围不断扩大,不仅仅局限于自然语言处理领域,还被应用于计算机视觉、语音识别等领域。
2. Transformer的改进研究不断涌现,包括但不限于:BERT、GPT、XLNet等。这些模型在自然语言处理领域的各个任务上都取得了非常好的效果。
3. Transformer的结构也在不断优化,例如:Longformer、BigBird等。这些模型在处理长序列时具有更好的性能。