transformer改进综述

### Transformer 模型的改进与发展

#### 增强计算效率与扩展能力
为了提高Transformer模型的计算效率并增强其处理大规模数据的能力，研究人员提出了多种优化方案。例如，在原始Transformer架构基础上引入稀疏注意力机制（Sparse Attention），使得模型能够在保持性能的同时显著减少参数量和计算复杂度[^1]。

#### 改善长序列建模能力
针对传统RNN难以有效捕捉长时间依赖关系的问题，虽然最初的Transformer通过自注意机制部分解决了这一挑战，但仍存在一些局限性。为此，后续工作探索了多尺度表示学习、层次化编码器结构以及更高效的相对位置编码方式来进一步提升对于较长输入序列的理解效果[^2]。

#### 跨领域融合创新应用
除了上述技术层面的进步外，另一个重要趋势是将不同领域的优势结合起来创造新的应用场景。正如提到过的Spatial Transformer Networks能够连接计算机视觉与自然语言处理两大方向；类似地，也有不少研究致力于开发可以同时处理图像、文本等多种类型信息的新一代Transformer变体，从而开拓更多可能性[^3]。

import torch.nn as nn

class ImprovedTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, ...):
        super().__init__()
        self.sparse_attention = SparseAttention(...)
        self.multi_scale_encoder = MultiScaleEncoder(...)
    
    def forward(self, x):
        out = self.sparse_attention(x)
        out = self.multi_scale_encoder(out)
        return out