transformer扩充数据集

Transformer模型的计算复杂度很高，因此在实际应用中，我们通常会尝试减少其计算成本。一种常见的方法是通过扩充数据集来减少计算成本。具体而言，可以通过以下两种方式来扩充数据集：

1. 数据增强（Data Augmentation）：通过对原始数据进行一系列的变换和操作，生成新的样本。这样可以增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。对于文本数据，可以进行词语替换、插入、删除等操作；对于图像数据，可以进行旋转、翻转、裁剪等操作。通过数据增强，可以扩充原始数据集，从而提高模型的性能。

2. 生成式模型（Generative Models）：通过生成式模型生成新的样本。生成式模型可以学习原始数据的分布，并生成与原始数据类似的新样本。常见的生成式模型包括生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）。通过生成式模型，可以生成大量的新样本，从而扩充数据集。

通过以上两种方式，可以扩充Transformer模型的训练数据集，从而减少计算成本，并提高模型的性能。