transformer模型有几个版本

Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，最初由谷歌提出，用于进行自然语言处理任务，如机器翻译和文本生成等。目前主要有以下几个版本：

1. Transformer：谷歌于2017年提出的原始Transformer模型，用于进行机器翻译任务。

2. BERT：谷歌于2018年提出的基于Transformer的双向编码器表示（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型，用于进行自然语言处理任务，如语义相似性、问答系统等。

3. GPT-2：OpenAI于2019年提出的基于Transformer的生成式语言模型（Generative Pre-trained Transformer 2），可以生成高质量的文本内容，如文章、对话等。

4. RoBERTa：Facebook于2019年提出的基于BERT的改进模型（Robustly optimized BERT approach），采用更大规模的数据集和更长的训练时间，取得了更好的性能。