基于注意力机制的模型的最近5年的进展
时间: 2024-02-16 13:02:12 浏览: 32
基于注意力机制的模型在最近5年里取得了许多重要的进展,以下是其中一些:
1. Transformer模型:在2017年,Google提出了Transformer模型,使用自注意力机制来建模输入文本,具有比循环神经网络更好的建模效果和运算效率,成为自然语言处理领域的重要里程碑。
2. BERT模型:在2018年,Google提出了BERT模型,使用Transformer模型对预训练的文本进行建模,成为自然语言处理领域的重要突破,为各种下游任务提供了强大的基础模型。
3. GPT模型:在2018年,OpenAI提出了GPT模型,使用Transformer模型对大规模文本进行预训练,成为自然语言生成领域的重要突破,可以生成高质量的自然语言文本。
4. ViT模型:在2020年,Google提出了ViT模型,使用Transformer模型对图像进行建模,成为计算机视觉领域的重要突破,可以在图像分类等任务中取得领先的性能。
5. DeiT模型:在2020年,Facebook提出了DeiT模型,使用Transformer模型对小型图像分类模型进行预训练,成为计算机视觉领域的重要进展,可以在小型设备上实现高质量的图像分类。
总之,基于注意力机制的模型在最近5年里取得了许多重要的进展,在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域都有广泛的应用。