自注意力机制自从在 Transformer 中被提出后，引起了广泛关注。许多研究者在此基础上提出了不少新的模型和变体。以下是一些基于自注意力机制的模型：
1. **BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）**：BERT 是一种基于 Transformer 的双向预训练模型，它通过在大量无标注文本上进行掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）任务的预训练，来学习通用的语言表示。之后，BERT 可以通过微调（fine-tuning）的方式应用于各种自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别、问答等。
2. **GPT（Generative Pre-trained Transformer）**：GPT 是一种基于 Transformer 的单向预训练模型，它采用自回归（Autoregressive, AR）的方式进行预训练，即通过预测序列中下一个词的方式来学习语言表示。GPT 可以应用于各种生成式任务，如文本生成、机器翻译、语义解析等。GPT 系列模型已经发展到了 GPT-3，该模型具有 1750 亿个参数，是目前最大的预训练模型之一。
3. **T5（Text-to-Text Transfer Transformer）**：T5 将所有自然语言处理任务统一为一个文本到文本的框架，模型通过在大量无标注文本上进行掩码语言模型任务的预训练，然后在各种任务上进行微调。T5 提高了模型的泛化能力，取得了一系列自然语言处理任务的最佳性能。
4. **RoBERTa（Robustly optimized BERT pretraining approach）**：RoBERTa 是 BERT 的一种改进版本，它在预训练时采用了更大的批量、更长的序列和更多的训练步骤，同时去掉了下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）任务。RoBERTa 在多个自然语言处理任务上取得了比 BERT 更好的性能。
5. **ViT（Vision Transformer）**：ViT 将 Transformer 应用于计算机视觉任务，首次证明了 Transformer 结构在图像分类任务上也可取得与卷积神经网络（CNN）相媲美的性能。ViT 将图像分割为固定大小的小块（如 16x16 像素），然后将这些小块扁平化为线性嵌入向量，并将其输入到 Transformer 模型中进行处理。
6. **DeiT（Data-efficient Image Transformers）**：DeiT 是一种针对图像分类任务的数据高效的 Transformer 模型。与 ViT 相比，DeiT 通过知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术在相对较少的数据上取得了更好的性能。
这些模型仅是基于自注意力机制的众多模型中的一部分。随着研究的深入，可以预期会有更多基于自注意力机制的模型和应用不断涌现。
