transformer对于时序预测问题表现怎么样

Transformer模型在时序预测问题方面也有一定的应用。它可以接受序列输入，并且可以自主学习序列之间的关系，因此可以在一定程度上预测未来的状态。

在时序预测问题中，Transformer模型通常被用于建模序列的上下文信息和长期依赖关系。例如，可以使用Transformer模型来预测股票价格、天气预报等。

然而，由于Transformer模型本身并没有显式地建模时间信息，因此需要一些额外的技术来将时间信息融入到模型中，例如时间嵌入（time embedding）或注意力机制（attention mechanism）等。此外，由于时序预测问题通常需要处理变长序列的输入和输出，因此还需要使用一些特殊的技术来处理这些变长的数据。