transformer系列优化模型

根据提供的引用内容，Transformer-XL 通过引入递归连接机制和相对位置编码机制，使得 Transformer 模型有了能够处理长序列的能力，无论在模型效果还是性能上均有可观的提升。但是其对于长序列的解决思路是停留在分段这一个前提上的，并没有真正得一次性处理全部长度的序列，只不过通过增加一些额外的空间开销来让实验性能和效率有一定提升，也就是空间换性能和时间，从这个角度上来看 Transformer-XL 其实并不算优化了复杂度，反而增加了复杂度，提升的速度也只是相对于截断式的原始 Transformer 速度的提升。

除了 Transformer-XL，还有一些其他的 Transformer 系列优化模型，例如：
1. Reformer：通过使用 Locality-Sensitive Hashing（LSH）技术来减少计算量，从而使得 Transformer 模型能够处理更长的序列。
2. Linformer：通过使用低秩近似技术来减少计算量，从而使得 Transformer 模型能够处理更长的序列。
3. Performer：通过使用自注意力矩阵的低秩近似技术来减少计算量，从而使得 Transformer 模型能够处理更长的序列。