A Survey of Transformers
要約 by ChatGPT
### 「A Survey of Transformers」論文の画期的な点
#### 画期的な点
- **幅広い応用領域**:自然言語処理(NLP)、コンピュータビジョン(CV)、音声処理など、多くのAI分野で成功を収めている。
- **新しい分類法**:従来のTransformerモデルを「アーキテクチャの変更」「事前学習」「応用」の3つの視点から分類。
- **詳細なレビュー**:多様なTransformerのバリアント(X-formers)を包括的にレビューし、改善方法を紹介。
- **将来の研究方向**:今後の研究のための潜在的な方向性を示している。
#### 今までのアプローチとの違い
- **効率の向上**:計算コストとメモリ使用量の削減を目指し、軽量なアテンションや階層型メカニズムなどを採用。
- **汎化能力の向上**:小規模データでのトレーニングを改善するため、構造バイアスや正則化を導入。
- **適応性の向上**:特定の下流タスクやアプリケーションへの適応を重視。