vanilla Transformer是transformer的变体吗

Vanilla Transformer是指原始的Transformer模型，也可以称为标准的Transformer。它是由Vaswani等人在2017年提出的。它是一种基于自注意力机制的序列到序列模型，被广泛用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等。

虽然后续还有一些改进的Transformer模型，如BERT、GPT等，但Vanilla Transformer仍然是Transformer模型的基础，它的结构和原理被后续的Transformer模型所继承和发展。因此，可以说Vanilla Transformer是Transformer模型的起点和基础。

相关问题

vanilla transformer

Vanilla Transformer是一种基于Transformer架构的模型。与原始的Transformer相比，Vanilla Transformer只使用了Transformer中解码器部分的结构，即带有mask的attention层和前馈神经网络层。它在网络深度上做了一些改进，导致在训练过程中更难收敛。

Vanilla Transformer的训练过程中，作者采用了一些小trick来帮助模型更好地收敛。其中一种trick是使用了三种辅助Loss，这些辅助Loss在训练过程中起到了正则化的作用。

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Vanilla Transformer是一种基于Transformer模型的架构，它是在原始Transformer模型的基础上进行了精简和修改。Vanilla Transformer主要使用了原Transformer中的decode部分结构，包括带有mask的attention层和ff层。相比于原Transformer，Vanilla Transformer的网络深度更深，这导致训练时很难收敛。因此，为了达到收敛的目的，作者采用了一些小的trick，例如使用辅助Loss等。这些trick对于解决类似问题非常有帮助。