Transformer有哪些变种模型？

Transformer家族包括多种变体模型，其中一些重要的变种有：

1. **BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)**[^4] - 提供了预训练的语言理解能力，通过双向上下文信息来改进编码。

2. **GPT (Generative Pre-trained Transformer)**[^5] - 前向自回归模型，用于生成文本，特别是GPT-3系列。

3. **XLNet**[^6] - 结合了自注意力和掩码语言模型，解决了Transformer中输入顺序依赖的问题。

4. **T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)**[^7] - 一个通用的序列到序列模型，能够执行各种自然语言任务。

5. **DistilBERT**[^8] - 小型化版本的BERT，保留了大部分性能但参数更少，适合资源有限的场景。

6. **RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)**[^9] - 提出了参数共享和跨层参数优化，进一步减少了模型大小。

这些模型都在基础的Transformer架构上进行了不同层次的创新和优化，以适应特定领域的应用需求。