transformer的缺点

回答: Transformer模型的优点是可以实现快速的并行运算，而且它最早被用于翻译任务。然而，Transformer也有一些缺点。其中一个缺点是Transformer模型需要大量的计算资源和存储空间来进行训练，这可能对于一些资源有限的设备或环境来说是一个挑战。此外，由于Transformer模型是基于自注意力机制的，它对于序列中的每个位置都需要计算注意力权重，这可能导致在处理非常长的序列时效率较低。另外，Transformer模型也需要大量的训练数据来达到良好的性能，这在某些领域可能会受到限制。综上所述，尽管Transformer模型有许多优点，但它也有一些缺点需要考虑。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer笔记](https://blog.csdn.net/weixin_42475060/article/details/121101749)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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