各种Transformer模型总结与比较_transformer模型有哪些

1 Transformer发展历程

Transformer类的模型目前在自然语言处理任务中大放异彩，部分任务已超越人类水平。本文将Transformer分为三大类别，分别是seq2seq、Autoregressive（AR）和Autoencoding（AE），以及介绍了BERT、DeBERTa、GPT、BART等等各种transformer模型。

1.1 序列到序列模型（seq2seq）

seq2seq属于encoder-decoder结构的一种，基本思想就是利用两个RNN，一个RNN作为encoder，另一个RNN作为decoder。这种结构的模型对于翻译等语言任务很好。

1.2 注意力机制的兴起（seq2seq+attention）

（1） 对于翻译任务，第一次引入注意力机制的是[Bahdanau et al.2015]《Neural machine translation by jointly learning to align and translate》，翻译任务是将源语句翻译成目标语句，该方法在decoder中引入了注意力机制，decoder决定注意源语句的哪一部分，主要是关注对齐（align）。是seq2seq+attention模型。
可参考本人写的：https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/112759894
（2） Global Attention和Local Attention，由《Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation》发表，翻译任务是将源语句翻译成目标语句，其中Global方法是源语句的所有单词参与注意力，而local只是源语句的一部分参与。是seq2seq+attention模型。
可参考本人写的：https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/113737294。

1.3 Transformer

Transformer来自google论文《Attention is all you need》。该模型仅仅依靠attention机制，提出了self-attention。Transformer是第一个只依靠self-attention来计算输入和输出的转换模型，没有使用RNN或者卷积网络。可参考本人写的文章：https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/106334196。

2 各transformer模型比较

分为三大类别，分别是seq2seq、Autoregressive（AR）和Autoencoding（AE）。
参考：https://huggingface.co/transformers/model_summary.html

2.1 Autoregressive与Autoencoding

Autoregressive（AR）语音模型和Autoencoding（AE）是目前最成功的两个预训练语言模型。

AR模型是经典的语言模型，基于前面的单词预测后面的单词，mask只是用来保证注意力头只看到其之前的文本，一般采用transformer的decoder。如GPT模型。

AE模型不是进行明确的概率评估，而是从破坏的输入恢复原数据。最知名的例子是BERT。给定输入，其中的一部分是被mask替换掉，模型然后被训练来恢复原数据。这对应着transformer的encoder部分。

2.2 Autoregressive模型总结

可参考本人写的一些模型翻译文章：
GPT：https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/113430006
GPT-2: https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/113748490
XLNet: https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/108846710

2.3 Autoencoding模型总结

可参考本人写的一些模型翻译文章：
BERT：https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/108866911
ALBERT：https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/113078952
RoBERTa：https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/113122006
XLM：https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/112655763
ELECTRA：https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/115415410
DeBERTa：https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/113776734

2.4 SEQ2SEQ模型总结

SEQ2SEQ：Encoder+ decoder。

可参考本人写的一些模型翻译文章：
BART：https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/113485860
ProphetNet：https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/113063268

3 最新结果比较

截至2021年2月7日的结果，目前DeBERTa效果最好，比赛网站https://gluebenchmark.com/leaderboard。