图transformer的利弊

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初由Google于2017年提出，主要用于处理序列数据，如自然语言理解和机器翻译。其优点和缺点如下：

**优势**：
1. **并行计算能力**：Transformer的计算过程可以并行化，使得模型训练速度加快，尤其是在处理长距离依赖时比RNN更有效。
2. **全局信息捕捉**：自注意力机制允许模型同时考虑输入序列的所有位置，有助于捕获句子的全局上下文信息。
3. **无限制的记忆**：不像循环神经网络有记忆限制，Transformer理论上能记住序列中的所有信息。
4. **易于并行部署**：在网络架构上，Transformer适合分布式系统，方便在GPU或TPU上高效运行。

**劣势**：
1. **计算复杂度**：自注意力机制导致了较高的空间复杂度和计算复杂度，特别是对于非常长的序列，可能会消耗大量内存。
2. **缺乏递归结构**：对于某些任务，可能需要像树状结构这样的递归结构，而Transformer没有内置这种结构。
3. **解释性较差**：由于Transformer的全连接性质，理解每个注意力权重的具体含义相对较难，不利于模型的深入解读。
4. **对初始化敏感**：Transformer由于其复杂的网络结构，对初始权值的敏感性较高，可能需要更好的预训练策略。