transformer 用预测是否优于LSTM

Transformer 模型相对于 LSTM 模型在许多自然语言处理任务中确实表现更好。下面是一些 Transformer 优于 LSTM 的方面：

1. 并行计算：Transformer 可以并行计算输入序列中的所有位置，而 LSTM 是逐个位置处理的，因此 Transformer 在计算效率上更高。

2. 长依赖建模：Transformer 使用了自注意力机制，可以有效地捕捉输入序列中的长距离依赖关系，而 LSTM 的记忆单元长度有限，对长距离依赖的建模能力有一定限制。

3. 编码-解码结构：Transformer 模型采用了编码-解码结构，可以同时处理输入和输出序列，适用于机器翻译等序列到序列任务。而 LSTM 模型需要通过逐步生成输出序列的方式，效率较低。

4. 稠密连接：Transformer 使用了残差连接和层归一化来加强信息流动，有助于减轻梯度消失和梯度爆炸问题。相比之下，LSTM 模型的信息传递主要依赖于隐藏状态。

需要注意的是，对于某些特定任务和数据集，LSTM 仍然可能表现得更好。选择模型时，最好根据具体任务和数据集的特点进行评估和选择。