Transformer in Transformer和Bottleneck Transformer关系

Transformer in Transformer（TiT）和Bottleneck Transformer（BoT）都是基于Transformer模型的改进版本，它们在结构和设计上有所不同。

Transformer in Transformer（TiT）是一种层级结构的Transformer模型。它在传统的Transformer模型中引入了一个额外的Transformer层，用于处理输入序列中的每个位置。这个额外的Transformer层被称为内部Transformer层，它负责对每个位置的输入进行编码。然后，内部Transformer层的输出被传递给外部Transformer层，用于对整个输入序列进行编码。通过引入内部Transformer层，TiT可以更好地捕捉输入序列中的局部和全局信息，从而提高模型的表示能力。

Bottleneck Transformer（BoT）是一种通过减少计算和参数量来提高Transformer模型效率的方法。在传统的Transformer模型中，每个位置都需要进行自注意力计算，这会导致计算和存储开销较大。BoT通过引入瓶颈结构来解决这个问题。具体来说，BoT将输入序分成多个子序列，并在每个子序列上自注意力计算。然后，通过一个全局注意力机制将子序列的表示整合起来。这样一来，BoT可以在保持较低计算和参数量的同时，仍然能够有效地捕捉输入序列的信息。

综上所述，Transformer in Transformer（TiT）和Bottleneck Transformer（BoT）都是对传统Transformer模型的改进。TiT通过引入内部Transformer层来增强模型的表示能力，而BoT通过引入瓶颈结构来提高模型的效率。它们都是在Transformer模型的基础上进行的创新，并在不同方面对模型进行了优化。