trans模型系列都有哪些

目前比较流行的trans模型系列包括以下几种：

Transformer：最初由Google在2017年提出，用于自然语言处理任务，其核心思想是利用自注意力机制来建立序列之间的关系。
BERT：由Google在2018年提出，是基于Transformer的预训练模型，用于自然语言处理任务。BERT在多个自然语言处理任务中取得了优异的表现。
GPT：由OpenAI在2018年提出，是基于Transformer的预训练模型，用于自然语言处理任务。GPT主要用于生成式任务，如文本生成等。
XLNet：由CMU和Google在2019年提出，是基于Transformer的预训练模型，用于自然语言处理任务。XLNet的主要创新在于引入了permutation-based自注意力机制，从而更好地处理了长文本序列。
Transformer-XL：由CMU在2019年提出，是一种基于Transformer的序列建模方法，主要用于处理长序列数据。Transformer-XL通过引入segment-level recurrence机制，可以更好地处理长序列。
RoBERTa：由Facebook在2019年提出，是基于BERT的改进版预训练模型，主要通过更大的训练数据和更长的训练时间来提升模型性能。RoBERTa在多个自然语言处理任务中取得了state-of-the-art的表现。
T5：由Google在2019年提出，是一种基于Transformer的预训练模型，主要用于自然语言处理任务。T5是目前最大的预训练模型之一，可以处理多种自然语言处理任务。