Transformer模型高效魔改变体盘点

随着自然语言处理（NLP）的快速发展，Transformer模型已成为该领域的核心架构。由于其强大的表征能力和灵活性，Transformer模型在多种NLP任务中取得了显著的成功。然而，原始的Transformer模型计算量大、参数量多，这在一定程度上限制了其在资源受限场景中的应用。为了解决这个问题，研究人员和开发者们对Transformer模型进行了各种魔改，旨在提高模型的效率和性能。

本文盘点了24个Transformer模型的高效魔改变体，这些变体经过优化和改造，可以在保证性能的同时降低计算资源和参数量。这些模型适用于各种NLP任务，如文本分类、机器翻译、文本生成等。无论您是研究人员还是开发者，都能从中找到适合您项目的模型。

1. ALBERT (A Lite BERT)

   • 引入句子顺序预测和句子间连贯性预测任务来减少预训练任务之间的冗余。
   • 使用参数共享来减少模型参数量。

2. DistilBERT

   • 是BERT的轻量级版本，通过知识蒸馏方法训练。
   • 保持了与BERT相似的性能，但参数量和计算量更小。

3. MobileBERT

   • 针对移动设备和边缘计算设计。
   • 结合了轻量级网络和量化技术来减少模型大小和计算量。

4. RoBERTa (Robustly optimized BERT approach)

   • 对BERT进行训练优化，包括更大的batch size、更长的训练时间等。
   • 在多个任务上取得了比BERT更好的性能。

5. ELECTRA

   • 引入生成-判别架构，只更新一小部分token，降低计算成本。
   • 在保持性能的同时，减少了训练时间和计算资源。

6. TinyBERT

   • 通过逐层蒸馏和嵌入层蒸馏来压缩BERT。
   • 显著减少了模型大小和计算量，同时保持较好的性能。

7. ERNIE (Enhanced Representation through kNowledge IntEgration)

   • 在BERT基础上加入实体和实体关系的知识。
   • 在知识增强的NLP任务上表现出色。

8. DeBERTa (Decoding-enhanced BERT with disentangled attention)

   • 引入去耦注意力和增强解码器来改进BERT。
   • 在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。

9. XLNet

   • 采用自回归训练方式，克服了BERT的一些问题。
   • 引入Transformer-XL来提高长序列建模能力。

10. Transformer-XL

    • 解决Transformer模型的固定长度上下文限制。
    • 通过相对位置编码和分段循环机制实现长序列建模。

11. Reformer

    • 使用局部敏感哈希（LSH）和可逆层来减少内存使用和计算量。
    • 提高了模型的训练速度和可扩展性。

12. Efficient Transformers

    • 结合多种优化技术，如混合精度训练、模型剪枝等。
    • 显著减少Transformer模型的计算量和参数量。

13. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

    • 将所有NLP任务转化为文本生成任务。
    • 简化了模型架构和任务处理流程。

14. Funnel Transformer

    • 采用金字塔结构，逐步减少特征维度。
    • 在保持性能的同时降低了计算量和参数量。

15. CTRL (Conditionally Trained Language Modeling)

    • 引入控制代码来指导模型生成。
    • 适用于条件文本生成任务。

16. MT-DNN (Multi-Task Deep Neural Network)

    • 结合多种NLP任务进行多任务学习。
    • 提高了模型的泛化能力和性能。

17. UniLM (Unified Language Model Pre-training)

    • 整合了BERT、GPT和Seq2Seq模型的优势。
    • 支持多种NLP任务，包括文本分类、生成等。

18. ERNIE-ViLG (Enhanced Representation through kNowledge IntEgration for Vision and
    Language Generation)

    • 结合了视觉和语言信息，适用于多模态任务。
    • 在图像描述、视觉问答等任务上表现优秀。

19. DeLIGHT (Deep Learning models for Efficient INference and Training)

    • 针对模型推理和训练进行优化。
    • 减少了模型大小和计算量，提高了推理速度。

20. **LayoutLM (Layout Language Modeling for Document