最新17种Transformer模型大盘点，NLP学习必备，Google AI研究员出品

最新推荐文章于 2025-09-22 21:38:08 发布
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#自然语言处理

本文探讨了人工智能在信息技术领域的广泛应用，包括前端开发、后端开发、移动开发等多个方面。重点讲述了AI如何改变开发流程，如自动化测试、DevOps以及自然语言处理等，并讨论了随着技术进步带来的数据安全和隐私保护问题。同时，提到了未来可能面临的挑战，如强化学习和区块链技术的融合等。

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31、从自然语言处理到任务无关的Transformer模型及AI副驾驶的应用
g2h3i4j5的博客
08-30 24
本文探讨了从自然语言处理到任务无关的Transformer模型的发展及其广泛应用，包括AI副驾驶在代码开发、推荐系统、行为预测等领域的应用。文章分析了当前市场上主流的Transformer模型及其面临的挑战，同时介绍了Transformer在工业4.0和元宇宙趋势中的关键作用。通过深入理解Transformer架构、提示工程、嵌入技术和模型优化，开发者可以更高效地选择和实施AI技术，推动科技创新与实际应用的深度融合。
全新Transformer模型：全球与局部双重突破！
math_bearrr的博客
05-13 1474
1. Vision Transformer (ViT)的基本工作原理Vision Transformer（ViT）通过将图像分解为重叠的图像块，并将每个块线性投影到一个高维空间，从而获得一系列的向量。这些向量通过多头自注意力机制进行信息聚合，使模型能够关注长距离依赖，从而捕捉全局信息。2. 全局聚合编码器（GAE）的设计与功能全局聚合编码器（GAE）利用从ViT的最后几层获得的类标记，通过一个全连接层和GeLU激活函数生成一个综合的全局特征表示。
2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用
weixin_48230888的博客
03-05 1829
损失函数的设计（数据驱动与物理驱动的损失项）2、Swin Transformer模型（提出的背景、基本架构、与ViT模型的比较、分层架构、窗口机制、位置编码、Transformer编码器、模型的训练与优化、模型的Python代码实现）1、ViT模型（提出的背景、基本架构、与传统CNN的比较、输入图像的分块处理、位置编码、Transformer编码器、分类头、ViT模型的训练与优化、ViT模型的Python代码实现））、搜索策略（随机搜索、贝叶斯优化、进化算法、强化学习等）、性能评估。
Transformer模型研究综述
最新发布
2401_84149564的博客
09-22 1748
本文系统梳理了Transformer模型从2017年提出到2025年的发展历程，重点分析其理论基础、技术突破和跨领域应用。作为革命性的序列建模架构，Transformer通过自注意力机制、多头注意力和位置编码等核心设计，在自然语言处理、计算机视觉等领域取得突破性进展。文章详细介绍了2023-2025年的关键技术突破（如DIFFTransformer、动态注意力机制等）及其在64K长序列任务中的优异表现（准确率提升76%）。
【超详细】【原理篇&实战篇】一文读懂Transformer
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艰难困苦，玉汝于成。
11-02 59万+
Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型架构，它在2017年由Vaswani等人首次提出。Transformer架构引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这是一个关键的创新，使其在处理序列数据时表现出色。
2023年4月份上新的Transformer模型设计系列论文（附下载链接）
学姐带你玩AI的博客
04-19 2570
来源：投稿 作者：王老师编辑：学姐。
回顾60多种transformer研究，一文总结遥感领域最新进展
CV_Autobot的博客
11-03 741
编辑|机器之心点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【transformer综述】获取2022最新ViT综述论文！过去十年，基于深度学习的算法在遥感图像分析中得到广泛应用。最初引入到 NLP 领域的 transformer 已经渗透到计算机视觉领域。遥感社区也是如此，他们见证了视觉 transformer 用于各种任务的增加。...
Transformer模型：从自然语言处理到计算机视觉的革命
m0_74693860的博客
05-18 1012
当代人工智能技术中的一个重要突破是Transformer模型的出现。Transformer模型在自然语言处理和其他领域中取得了惊人的成功，并引领了自然语言处理领域的发展。本文将介绍Transformer模型的原理和应用，并探讨其对人工智能领域的影响。Transformer模型是由Google研究员Vaswani等人在2017年提出的，其核心思想是将序列数据的处理转化为自注意力机制的问题。
AI大模型从入门到应用-原理学习、部署与场景化运用
03-04
最后阐述了自然语言处理、代码辅助编写乃至医疗等领域内的创新应用案例，为开发者们描绘了一个完整的生态图谱。 适用人群：对于有一定机器学习背景的研究员或是有志于探索AI领域的程序员来说非常适合。 使用场景及...
Transformer模型迁移学习：小数据场景下的解决方案
AI 原生应用开发的博客
07-06 1078
在数据驱动的人工智能时代，Transformer模型凭借其强大的表征能力在众多领域取得了突破性进展。然而，这些模型通常需要海量标注数据才能发挥最佳性能，这在许多实际应用场景中构成了重大障碍。本文深入探讨了如何利用迁移学习技术，使Transformer模型在小数据场景下也能实现优异性能。我们将从基础概念出发，系统讲解预训练-微调范式、参数高效迁移学习方法、数据增强策略和正则化技术，并通过具体案例和代码实现展示这些方法的实际应用。
31、从自然语言处理到任务无关的Transformer模型及AI副驾驶的崛起
a1b2c3d的博客
08-28 34
本文探讨了从自然语言处理（NLP）到任务无关的Transformer模型的发展，以及AI副驾驶在工业4.0时代的崛起。文章分析了各种Transformer模型的特点、结构及挑战，包括ERNIE、SWITCH、Megatron-Turing和XLNET等，并讨论了它们在实际应用中的限制。此外，还介绍了Transformer模型在计算机视觉、推荐系统、行为预测等领域的扩展应用。重点探讨了提示工程、任务无关模型的多用途性，以及AI副驾驶在代码生成、道德偏差过滤等方面的作用。最后，文章展望了AI在向元宇宙过渡中的角
计算机视觉（CV）领域Transformer最新论文及资源整理分享
lqfarmer的博客
12-31 1153
Transformer由论文《Attention is All You Need》提出，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点，利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度，充分发掘DNN模型的特性，提升模型准确率。资源整理自网络，源地址：https://github.com/DirtyHarryLYL/Transformer-in-Vision。
谷歌团队推出新Transformer，优化全景分割方案｜CVPR 2022
深度学习技术前沿
08-04 474
转自：新智元最近，谷歌AI团队受Transformer和DETR的启发提出了一种使用Mask Transformer进行全景分割的端到端解决方案。全称是end-to-end solution for panoptic segmentation with mask transformers，主要用于生成分割MaskTransformer架构的扩展。该解决方案采用像素路径（由...
基于 Transformer 架构的最新 AI 模型进展及在多模态任务中的创新应用
数字魔方操控师的博客
03-28 1026
Transformer 架构本质上是一个编码器 - 解码器架构，其核心是自注意力机制。自注意力机制可以让模型在处理每个位置的信息时，同时考虑输入序列中其他位置的信息，从而更好地捕捉长序列中的依赖关系。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）相比，Transformer 具有并行计算能力强、能够处理长序列数据等优点。Transformer 的编码组件由多层编码器组成，每个编码器包含自注意力层和前馈网络。
CVPR2023 | 集成预训练金字塔结构的Transformer模型
CV技术指南（微信公众号）
03-15 2033
本文提出了一种新的预训练模型架构（iTPN ），该架构由多个金字塔形的Transformer层组成。每个层都包含多个子层，其中一些是普通的self-attention和feed-forward层，而另一些则是新的pyramid层。Pyramid层是一种新的层类型，它被设计为对输入进行多粒度的表示学习。此外，iTPN 还使用了一些其他的技巧，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。
2024最新AI大模型-LLm八股合集（九）-Transformer模型
2401_85325557的博客
06-20 1948
因为self-attention是位置无关的，无论句子的顺序是什么样的，通过self-attention计算的token的hidden embedding都是一样的，这显然不符合人类的思维。因此要有一个办法能够在模型中表达出一个token的位置信息，transformer使用了固定的positional encoding来表示token在句子中的绝对位置信息。
【大模型教程】自然语言处理新篇章：Transformer模型最新进展大揭秘！
2401_84494441的博客
06-04 1177
Transformers库是由HuggingFace团队开发的开源工具，旨在推动基于Transformer架构的预训练模型在自然语言处理领域的应用。该库通过统一API接口整合了多种先进的Transformer模型变体，包括BERT、GPT等，并支持PyTorch和TensorFlow框架的互操作。库的核心设计包含三个模块：分词器、Transformer主干和任务适配头，方便用户进行模型扩展和任务微调。
最新综述！基于Transformer的视觉分割大盘点（图像/点云/域适应/高效分割）
CV_Autobot的博客
05-23 2636
视觉分割旨在将图像、视频帧或点云划分为多个片段或组。这项技术在现实世界中有许多应用，如自动驾驶、图像编辑、机器人传感和医学分析。在过去的十年里，基于深度学习的方法在这一领域取得了显著的进步。
Transformer 模型的产品有哪些
weixin_42576804的博客
02-16 226
Transformer 模型是自然语言处理领域中广泛使用的一种深度学习模型，已经被应用于各种产品中。以下是一些使用 Transformer 模型的产品： Google Translate：Google Translate 是一款流行的翻译应用程序，使用 Transformer 模型来实现其翻译功能。该模型在翻译时能够处理多种语言之间的关系，使得翻译结果更加准确。 BERT：BERT 是由谷歌公...
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