在自然语言处理（NLP）领域，多种模型架构各具特色。以下对比常见模型的核心特性与适用场景：
🌟 主流模型对比表
| 模型名称 | 特点 | 应用场景 | 优势 |
|---|---|---|---|
| Transformer | 自注意力机制，平行计算加速 | 机器翻译、文本生成 | 处理长距离依赖更高效 |
| BERT | 预训练+微调，双向Transformer | 情感分析、问答系统 | 上下文相关性理解出色 |
| GPT | 生成式模型，单向Transformer | 文本续写、对话系统 | 生成流畅文本效果佳 |
| RoBERTa | BERT的改进版，动态masking | 多任务学习、文本分类 | 训练效率提升30%以上 |
| T5 | 全部任务统一框架，文本到文本转换 | 概括总结、文本翻译 | 任务适配性极强 |
📌 模型选择建议
- 简单任务：优先使用Transformer或BERT
- 生成任务：GPT系列表现更优
- 多语言支持：推荐T5或RoBERTa的多语言变体
- 研究进阶：可查阅Transformer论文详解
📷 模型可视化示意图
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