Transformer的缺点

Transformer的缺点主要有以下几点：

1. 长文本处理能力较弱：由于Transformer模型中的自注意力机制只能考虑当前位置之前的信息，因此在处理长文本时，模型可能会忽略一些重要的上下文信息。

2. 训练时间较长：由于Transformer模型中的自注意力机制需要计算所有位置之间的相似度，因此在训练时需要大量的计算资源和时间。

3. 对位置信息敏感：Transformer模型中的自注意力机制是基于位置编码实现的，因此对位置信息比较敏感。如果输入序列的顺序发生变化，模型的输出也会发生变化。

4. 对于小数据集表现不佳：由于Transformer模型参数量较大，需要大量的数据进行训练，因此在小数据集上表现可能不佳。