transformer实现翻译有什么不足

虽然Transformer在机器翻译中表现出色，但仍有一些不足之处：

1. 对于长文本的处理仍有困难，因为Transformer在处理时需要对整个输入序列进行编码，这会导致内存消耗大，计算速度变慢。

2. Transformer对于一些稀有词汇的处理不够好，这可能会导致翻译质量下降。

3. Transformer模型在处理多种语言时需要单独训练，这意味着需要更多的时间和计算资源。

4. Transformer模型对于文本中的上下文信息处理不够全面，这可能会导致翻译结果不够准确。

5. Transformer模型对于一些特定领域的翻译，比如医学、法律等，可能需要更多的数据和专业知识才能取得更好的翻译效果。