transformer相关改进的模型架构有哪些

1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT是Google于2018年提出的一种预训练语言模型，它使用了双向的Transformer编码器，通过在大规模语料库上进行无监督的预训练，可以生成高质量的文本表示，从而可以用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别等。

2. GPT (Generative Pre-trained Transformer): GPT是OpenAI于2018年提出的一种预训练语言模型，它使用了单向的Transformer解码器，通过在大规模语料库上进行无监督的预训练，可以生成高质量的文本，从而可以用于文本生成、对话系统等任务。

3. Transformer-XL: Transformer-XL是CMU和Google于2019年提出的一种改进的Transformer模型，它通过引入了一种新的位置编码机制和相对位置编码机制，可以处理长文本序列，并且可以在训练过程中维护长期的上下文信息，从而可以生成更加准确的文本表示。

4. XLNet: XLNet是CMU和Google于2019年提出的一种预训练语言模型，它使用了Transformer-XL中的相对位置编码机制，并且使用了一种新的自回归预测机制，可以生成更加准确的文本表示，从而可以用于文本分类、序列标注等任务。

5. RoBERTa (Robustly Optimized BERT): RoBERTa是Facebook于2019年提出的一种预训练语言模型，它基于BERT模型，通过对训练数据进行优化，包括增加训练数据、更长的训练时间等，可以生成更加鲁棒的文本表示，从而可以用于各种NLP任务。