其中，最常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和变换器（Transformer）。CNN主要用于文本分类、情感分析等任务，RNN则通常用于序列生成和对话系统中，而Transformer则被广泛应用于自然语言生成和机器翻译任务中。
CNN是一种前向神经网络，它主要用于图像和文本数据的特征提取和分类。CNN的主要优点是可以有效地处理高维数据，通过卷积和池化操作可以提取出局部特征和整体特征，具有较强的特征提取能力。但是，CNN在处理序列数据时，无法考虑前后上下文的依赖关系，因此不适合用于对话系统和机器翻译等序列生成任务。
RNN是一种递归神经网络，它可以考虑序列数据中的时序依赖关系，并且可以输出一个连续的输出序列。RNN的主要优点是可以处理任意长度的序列数据，具有较好的时序建模能力。但是，RNN容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致模型无法有效地学习长期依赖关系。
Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，它可以处理任意长度的序列数据，并且可以并行处理输入序列。Transformer的主要优点是具有较好的长程依赖建模能力，并且可以在多个位置同时关注输入序列中的重要信息，因此适合用于处理自然语言生成和机器翻译等任务。此外，Transformer采用了自注意力机制，避免了RNN中的梯度消失或梯度爆炸问题，因此具有更好的训练稳定性。
最近几年来，Transformer在自然语言处理领域中取得了很大的成功，如BERT、GPT、T5等模型，已经成为自然语言处理中的基础模型。相比于CNN和RNN，Transformer能够在处理长序列数据时具有更好的性能，并且具有更好的建模能力和更高的训练效率。深度学习的成功还得益于大规模的数据集和强大的计算设备。例如，Google的语音识别系统使用了大约1万亿个语音样本来训练，Facebook的机器翻译系统则使用了超过2000亿个词语的数据集。
