Transformer模型的应用非常广泛，在很多领域都取得了成功。关于Transformer模型可以参考我的文章：
北方的郎：经典论文学习：Attention Is All You Need（Transformer）
Transformer模型是Google于2017年提出的一种基于注意力机制的神经网络结构,最初用于机器翻译任务,后广泛应用于自然语言处理的各个方面,并逐渐被应用于计算机视觉、语音识别以及推荐系统等其他领域。Transformer模型的主要思想是:利用注意力机制来捕捉输入序列中每个位置的上下文依赖关系,而不是像LSTM和GRU等循环神经网络那样依赖循环结构。
现在Transformer模型已经在很多领域都取得了成功，包括：
一、自然语言处理
Transformer最初被提出用于机器翻译，通过编码器-解码器结构捕捉句子的语义与依赖关系。后续的BERT通过添加位置嵌入与mask语言模型任务，实现语言表示学习与上下文表达；GPT通过 decoder only及长文档语言建模，完成语言生成与推理；XLNet通过双向分布式表征实现上下文表达的泛化。 这类Transformer模型使用了attention机制，可以建模词与词、句子与句子之间的复杂依赖关系，实现语言的深度理解与生成。具体来说，attention通过计算输入的词向量之间的相关性得分，来聚焦于相关部分并生成表征。相比于RNN结构attention更易并行计算，可以建模长距离依赖。 这些Transformer模型极大提高了机器翻译、文本分类、问答系统等任务的效果，并已成为主流的语言表示与理解模型。
二、视觉识别
图像分类、目标检测、图像分割等视觉任务也开始采用Transformer结构。代表工作有ViT、Deit、Swin Transformer等，通过在大规模图像数据上预训练Visuall Transformer，达到或超过CNN的识别效果。ViT通过在图像块上应用Transformer Encoder，学习图像的全局语义与alionment表征，并用于分类或检测。Deit简化ViT，通过distillation达到更高的识别精度。Swin Transformer通过结构自注意力实现特征融合与重组，获得更强的语义表达能力。 这些模型在大规模数据集上预训练，并在下游视觉任务上达到或超过CNN的表现。实验显示Transformer可以学习与图像强相关的全局特征与关系，具有跨模态的建模能力，而非仅限于文本。如ViT可以有效联合图像与文本，用于多模态学习。
三、语音识别
传统的语音识别系统多基于CNN与RNN，近年也开始采用Transformer结构。代表工作有Google的wav2vec 2.0，它通过在大规模无标注语音数据上预训练Transformer，学习语音的序列特征与时序表征，并用于下游的语音识别与理解任务。 相比于CNN与RNN，Transformer可以更好建模语音信号中的长序列依赖关系与上下文，获得更丰富的语义表达，特别在noisy语音与远场环境下的表现更佳，这显示Transformer在语音理解领域也有重要的应用前景。
四、强化学习
一些工作尝试将Transformer应用于强化学习的策略学习与行动决策。代表工作有Actor-Critic Transformer及Reward Transformer。Actor-Critic Transformer通过编码器-解码器的Transformer实现Actor与Critic，进行策略迭代与价值估计。Reward Transformer直接对奖励作为输入，学习稳定的策略与行动决策。 这些工作显示了Transformer在强化学习中的潜在应用，可以为根据复杂状态做出最优决策与策略提供稳定高效的学习框架，值得进一步探索。
五、推荐系统
YouTube的Deep Interest Network采用双塔的Transformer Encoder结构，将用户复杂的历史观看轨迹序列作为输入，学习用户的长期兴趣表示，并用于视频推荐的匹配。 这表明Transformer可以自动学习用户稳定的兴趣属性与偏好，为推荐系统提供强大的序列建模能力，用于表达用户主题与兴趣，是未来推荐系统潜在的重要工具。
整体来说，Transformer通过强大的自监督表示学习能力，在NLP、视觉、语音、强化学习与推荐等领域都有成功应用，表现出跨模态的建模能力和捕捉复杂序列依赖的优势，已成为机器学习领域最为流行和有影响力的模型之一，未来发展潜力巨大。