频率Transformer模型与传统Transformer模型有何不同？

传统的Transformer模型是一种基于自注意力机制的序列到序列模型，它在机器翻译、文本生成等任务中表现优异。而频率Transformer模型则是一种新的变体，它在传统Transformer模型的基础上，引入了频率信息。具体来说，频率Transformer通过对输入序列的傅里叶变换得到其频率表示，再将其与位置编码结合起来，作为输入传递给Transformer的编码器和解码器。这种方式可以捕捉输入序列在不同频率上的特征，从而提高模型的泛化能力和语言建模效果。

总体来说，频率Transformer相对于传统Transformer的优点在于：

1. 更好的泛化能力：频率Transformer可以更好地适应输入序列中不同频率上的特征，从而提高模型的泛化能力。

2. 更强的语言建模效果：频率Transformer可以更准确地建模输入序列的结构和规律，从而提高模型在自然语言处理任务中的性能。

3. 更高的可解释性：频率Transformer可以将输入序列表示为频率域上的向量，这种表示方式更容易解释和理解。