31、超越文本：Transformer的多模态应用拓展

超越文本：Transformer的多模态应用拓展

1. Transformer架构的优化与拓展

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer架构凭借其强大的性能取得了显著的成果。通过计算特定公式，能够有效线性化自注意力机制的空间和时间复杂度。具体公式如下：
(y_i = \frac{\phi(Q_i)^T \sum_{j} \phi(K_j) V_j^T}{\phi(Q_i)^T \sum_{k} \phi(K_k)})
通过先计算(\sum_{j} \phi(K_j) V_j^T)和(\sum_{k} \phi(K_k))，可以将自注意力机制的空间和时间复杂度进行线性化。这种线性化自注意力机制的方法在一些流行模型中得到了应用，如Linear Transformer和Performer。

模型名称	特点
Linear Transformer	实现了线性化自注意力机制
Performer	同样采用线性化自注意力机制

这种优化使得Transformer架构在更多任务中能够实现更好的性能，并且为其拓展到其他领域奠定了基础。

2. 基于文本训练语言模型的局限性

尽管使用文本训练语言模型结合迁移学习取得了巨大成功，但这种方法存在一定的局限性：
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