transformer 有什么新进展

Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域已经成为一种非常重要的模型，并且在许多任务中取得了最先进的性能。以下是一些关于Transformer的新进展：

1. **Token Boosting**：这是一种用于鲁棒自监督视觉Transformer预训练的技术。它考虑到在现实世界的场景中，输入数据可能会被破坏和不可靠，特别是在通过掩蔽自动编码方法进行预训练时，输入和掩蔽的“地面实况”目标都可能不可靠。Token Boosting旨在解决这些挑战，提高模型的鲁棒性。
2. **Singularformer**：这是一种学习分解自注意力以线性化Transformer复杂性的技术。它通过学习将自注意力分解来简化模型，从而降低计算复杂度。
3. **长延迟稀疏性**：这是一种通过奖励重新分配学习更好的Transformer的技术。它旨在通过优化模型的稀疏性来提高性能。
4. **深度强化学习（DRL）的发展**：Transformer作为一种先进的神经网络架构，被认为将有助于深度强化学习的发展。自Deep Q-Network以来，人们一直在为DRL智能体的网络架构做出努力，而Transformer可能为这一领域带来新的突破。

综上所述，这些进展展示了Transformer模型在不断进化，不仅在自然语言处理领域取得了显著成就，还在视觉识别、模型简化和优化、以及深度强化学习等领域展现出广泛的应用潜力。随着技术的不断发展，我们可以期待Transformer在未来会有更多创新的应用。

相关问题

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。

transformer最新进展

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。