Transformer的预训练模型
Transformer的预训练模型有很多，其中一些在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域取得了巨大成功。以下是一些主要的Transformer预训练模型：
1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
- 简介: BERT 是谷歌推出的双向Transformer模型，专注于编码器部分。它是通过对大量文本进行无监督预训练（Masked Language Model 和 Next Sentence Prediction）来学习上下文表示。
- 应用: 文本分类、问答系统、命名实体识别等多种NLP任务。
- 特点: 双向上下文表示，能更好地理解句子中的复杂结构。
2. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
- GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-4: 这些是OpenAI推出的系列生成式预训练模型，GPT采用的是Transformer的解码器部分。每个版本的模型参数不断增加，GPT-3拥有1750亿参数，而GPT-4还进一步扩展。
- 应用: 文本生成、对话系统、机器翻译等任务。
- 特点: 主要用于文本生成任务，单向自回归模型。
3. RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)
- 简介: RoBERTa 是 BERT 的改进版本，取消了 BERT 中的 Next Sentence Prediction 任务，增加了训练数据和训练时间。
- 应用: 类似于BERT，适用于分类、生成、翻译等NLP任务。
- 特点: 通过更大规模数据和更长训练时间提升了BERT的性能。