基于变换器的模型是一类神经网络架构，已被用于执行自然语言处理任务。它们是递归神经网络（RNN）的延伸，可以被看作是对它们的改进，因为它们允许我们比RNN更好地模拟数据中的长期依赖关系。
基于变换器的模型已经被用于许多不同的NLP应用，如机器翻译、语音识别、文本总结等。在这篇文章中，我们将讨论其中的一些用例，并对目前不同的基于转化器的模型做一个概述
基于变换器的模型的架构
基于变换器的模型的架构是基于一个编码器-解码器框架。编码器由一堆递归层组成，而解码器包含一个LSTM层和一个注意力机制，该机制选择输入序列的哪些部分应该被用作该层的输入。
注意机制是使变换器模型不同于其他递归神经网络（RNN）的原因。它允许它们在对输入序列中的未来事件进行预测时关注其输入序列的特定部分，这有助于它们更好地理解文本数据的背景和意义。
除了这个变压器模型的标准架构外，还有两个主要的扩展：多头关注和动态内存分配（DMA）。
基于变换器的模型的优点
- 更快的训练
- 更好的性能
- 更少的参数
基于变换器的模型的劣势
- 计算密集型：变换器模型是计算密集型的，因此，需要大量的内存。这使得它们比其他模型，如可以在GPU上训练的词包或跳格，更慢。
- 计算密集型：词汇量的大小与转化器模型中的参数数量成正比，这使得它的内存不足，训练速度也很慢。
- 高初始化成本：基于转化器的模型需要很高的初始化成本，因为它们使用指数级的隐藏层（通常是2^k），其中k是词汇的数量；这使得它们不太适合于有数百万或数十亿词汇的大型词汇库，初始化时间变得过长。
有许多不同的基于转化器的模型，每一个都有其独特的特点和能力。下面是一些最流行的基于变压器的模型：
- BERT（来自变压器的双向编码器表示法）：BERT是最流行的基于变换器的模型之一，已经在大量的文本数据上进行过训练。它被用于各种自然语言处理（NLP）任务，如文本分类、问题回答和命名实体识别。
- GPT（生成式预训练转化器）： GPT是另一个流行的基于转化器的模型，它已经在一个大型的文本数据语料库上进行了预训练。它被设计用于生成性任务，如文本生成、总结和对话生成。
- T5（文本到文本转换器）：T5是一个基于转化器的模型，设计用于各种文本到文本的任务，包括翻译、总结、问题回答和文本完成。
- XLNet（eXtreme Multi-Lingual Language Understanding）： XLNet是一个基于转化器的模型，旨在解决以前的语言模型的局限性，如BERT。它使用自回归方法进行预训练，对于需要对较长序列进行推理的任务特别有效。
- RoBERTa（稳健优化的BERT预训练方法）：RoBERTa是BERT的一个变种，通过增加预训练数据量和删除某些被认为无效的训练目标，对性能进行了优化。
- ELECTRA（有效学习编码器，准确地分类标记替换）：ELECTRA是一个基于变换器的模型，旨在通过使用新的预训练任务来提高预训练的效率，该任务侧重于用合理的替代物替换句子中的单词。
这些基于变换器的模型都有自己的优势和劣势，选择使用哪种模型取决于手头的具体任务。
