CV和NLP领域的Transformer原理和实践

在2017年，Transformer模型由论文《Attention is all you need》提出，最开始被应用于机器翻译任务上并取得了很好的效果。它摒弃了传统LSTM的串行结构，使用了基于Self Attention的模型结构，具有更好的并行计算能力，这使得它在大规模数据模型训练方面更有优势。

后来基于Transformer结构的模型大放异彩，特别是在2018年预训练模型BERT的提出，其在多项NLP任务上均取得了突破性的进展，具有里程碑式的意义。自此，不管是学术界，还是工业界均掀起了基于Transformer的预训练模型研究和应用的热潮，并且逐渐从NLP延伸到CV、语音等多项领域。例如ViT, DETR, TimeSformer分别在图像分类、检测和视频领域全面超过之前SOTA。各种基于Transformer结构的变体模型在模型结构、运行效率和不同领域模型应用等方面纷纷被提出，同时各个领域的多项任务指标更是不断被刷新，深度学习领域进入了一个新的时代。

在这个Transformer类模型发展如火如荼的时代，本着分享和开发的心态，百度研发同学历经多时，打磨并推出了《CV和NLP领域的Transformer》系列教程，本系列教程将包含BERT、ERNIE等20多个的Transformer类模型的原理讲解，同时配套10+基于Transformer类模型的案例实践。

整个教程程结构如图1所示，我们一起开始学习吧，相信一定会有很多收获。

图1 教程结构安排
可以看到，教程整体大致可分为三部分：NLP领域、CV领域以及相对通用的模型结构优化技术，涉及20+款模型，整个教程亮点突出，内容丰富。

• 本教程成体系地介绍了前沿预训练模型发展的情况，内容丰富翔实。在当前Transformer类模型如火如荼的背景下，本教程结合前沿模型，将Transformer类模型根据不同方向或领域进行清晰地划分，并根据每个方向展开详尽地讲解。

• 纵向深入剖析经典Transformer模型结构，从原理到源码讲解。 本教程将对经典的Transformer类模型进行深入剖析，包括Transformer、BERT和GPT模型，内容不仅包含原理方面的讲解，更有源码级别的实现分享，保证同学们深刻、透彻地理解这些经典模型。

• 横向展开多个方向的Transformer类模型改进工作。本教程归纳整理了多个方向的模型改进工作，包括预训练模型在自然语言理解、长序列建模、优化的高效结构和蒸馏方向等方向，并对各个不同方向改进的经典模型展开细讲，保证同学们能够深刻地了解到前沿预训练模型的演进方向。

• 前沿CV领域的Transformer类模型讲解。本教程不仅包含经典NLP领域的Transformer类模型，同时更有Transfomer类模型在CV领域的模型讲解，包括图像分类、目标检测和视频分类领域，以便让同学们了解Transformer类模型在不同领域的应用方式，以及Transformer类模型的强大之处。

• 丰富的Transformer类模型实践，原理讲解与实践相结合。本教程设置了10+模型实践内容，从而保证能够学以致用，真真切切地帮助同学们学习各个领域的Transformer类模型。

以下本教程目前开源的模型原理解读和实践：

• NLP领域
  【原理】NLP系列之预训练模型（上）：预训练模型发展史
  
  【原理】NLP系列之预训练模型（上）：ELMo
  【原理】NLP系列之预训练模型（上）：Transformer
  【原理】NLP系列之预训练模型（下）：BERT
  【原理】NLP系列之预训练模型（下）：GPT
  【实践】NLP领域的Transformer在机器翻译上的应用

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  【原理】预训练模型之自然语言理解：RoBERTa
  【原理】预训练模型之自然语言理解：ERNIE
  【原理】预训练模型之自然语言理解：KBERT
  【原理】预训练模型之自然语言理解：THU-ERNIE
  【实践】NLP领域中的ERNIE模型在阅读理解中的应用
  
  【实践】基于ERNIE实现9项GLUE任务

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  【原理】预训练模型之长序列建模：Transformer-XL
  【原理】预训练模型之长序列建模：XLNet
  【原理】预训练模型之长序列建模：Longformer
  【实践】NLP领域的XLNet模型在情感分析中的应用
  

• 模型优化
  【原理】深度学习中的模型压缩概述与知识蒸馏详解
  【原理】预训练模型蒸馏：Patient-KD和DistilBERT
  【原理】预训练模型蒸馏：TinyBERT
  【原理】预训练模型蒸馏：DynaBERT
  【实践】NLP领域的ELECTRA在符号预测上的应用
  【实践】预训练模型蒸馏 – 宽度自适应策略蒸馏TinyBERT

• CV领域
  【实践】深入理解图像分类中的Transformer-Vit,DeiT
  【实践】Swin Transformer
  【实践】CV领域的Transformer模型DETR在目标检测任务中的应用
  【实践】CV领域的Transformer模型TimeSformer实视频理解

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