单向Transformer和双向Transformer是什么

Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络，通常用于序列到序列（Seq2Seq）任务，如机器翻译、语音识别、文本摘要等。

单向Transformer（Unidirectional Transformer）只会考虑当前位置之前的所有位置，因此在处理当前位置时，只能利用前面位置的信息，无法利用后面位置的信息。这种模型的优点是计算速度较快，因为在处理每个位置时只需要考虑前面的信息即可。

双向Transformer（Bidirectional Transformer）不仅考虑当前位置之前的所有位置，还会考虑当前位置之后的所有位置。这样可以更全面地利用输入序列的信息，但是计算速度相对较慢，因为需要同时考虑前面和后面的信息。

在实际应用中，双向Transformer的性能往往比单向Transformer更优秀，但它需要更多的计算资源。