Transformer

Transformer是一个基于Encoder-Decoder框架的模型。它的结构可以分为四个部分：输入嵌入（input embedding）、编码器（encoder）、解码器（decoder）和输出嵌入（output embedding）。其中，编码器和解码器都是由多层的自注意力机制和前馈神经网络组成。

Transformer的输入包括源语言句子和目标语言句子。源语言句子经过输入嵌入层进行嵌入，得到源语言嵌入表示。然后，源语言嵌入表示经过编码器的多层自注意力机制和前馈神经网络处理，生成编码器输出。编码器输出作为解码器的输入，解码器也通过多层的自注意力机制和前馈神经网络进行处理，最终生成目标语言句子的嵌入表示。解码器的嵌入表示经过输出嵌入层得到最终的输出。

Transformer的优点包括：
1. 可并行计算：由于每个位置的输出只依赖于其附近的位置，而不依赖于整个序列，因此可以在每个位置独立地进行计算，从而实现并行计算，提高了计算效率。
2. 长依赖建模能力强：Transformer通过自注意力机制，能够同时关注输入序列中的所有位置，从而有效地捕捉到长距离的依赖关系。
3. 可扩展性强：Transformer的结构简单清晰，易于实现和扩展，可以通过增加编码器和解码器的层数来提高模型的性能。

Transformer的缺点包括：
1. 对输入序列长度敏感：由于Transformer是基于自注意力机制的，对于长度较长的输入序列，计算复杂度会增加，导致训练和推理时间增加。
2. 对于小样本数据训练效果较差：Transformer模型参数量较大，在小样本数据上容易过拟合，需要更多的数据来进行训练。