Transformer模型有很多常见的变体，以下是一些比较流行的：

  1. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：BERT是一种基于Transformer的预训练模型，在自然语言处理（NLP）任务中取得了非常好的效果。BERT使用了自注意力机制，能够同时考虑输入序列中的前后关系，使得模型具有双向的语境理解能力。

  2. GPT（Generative Pre-trained Transformer）：GPT是一个基于Transformer的语言模型，使用了自回归生成的方式。该模型通过预训练大规模的文本数据，然后在下游任务中进行微调，能够实现诸如文本生成、文本分类、机器翻译等任务。

  3. XLNet：XLNet是一种改进的自回归语言模型，它通过使用排列预测的方法来解决BERT中的句子顺序问题。XLNet能够对所有可能的排列进行建模，显著提升了模型的性能。

  4. T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：T5是一种多任务预训练模型，可以用于各种NLP任务。与传统的单任务模型不同，T5使用了相同的输入输出框架，从而统一了不同任务之间的处理方式。

  5. ALBERT（A Lite BERT）：ALBERT是一种轻量级的BERT模型，通过参数共享和参数减少等方法，减少了模型的规模和计算复杂度，但仍然保持较好的性能。

  6. ELECTRA（Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately）：ELECTRA 是一种基于对抗训练的预训练模型，通过让生成器模型预测掩码标记的位置，然后由判别器模型判断是否正确，来提高模型的预训练效果。

  这些变体都是在Transformer的基础上做了一些改进和创新，旨在解决不同的NLP任务或改进模型的效率和效果。它们的出现丰富了Transformer模型的应用场景和功能。