解释为什么变压器使用完整的句子而不是像LSTM这样的“回顾”短句进行训练。

变压器模型在训练过程中使用完整的句子而不是像 LSTM 这样的“回顾”短句，是因为变压器模型的核心机制是自注意力机制（self-attention），它能够同时考虑到一个句子中的所有位置信息，而不是局限于固定的上下文窗口或时间步。

以下是解释为什么变压器使用完整的句子进行训练的几个原因：

1. 并行计算：变压器模型的自注意力机制可以并行计算，因为每个位置的注意力权重只依赖于输入序列的编码表示，而不依赖于其他位置的信息。这使得变压器能够高效地处理长序列数据，加速训练过程。

2. 长期依赖建模：由于使用了自注意力机制，变压器能够同时考虑到一个句子中的所有位置信息，并且没有固定的上下文窗口大小限制。这使得变压器能够更好地捕捉句子中的长期依赖关系，而不会受限于固定长度的记忆单元。

3. 全局信息交互：变压器模型通过自注意力机制在所有位置进行信息交互，每个位置都可以直接与其他位置进行交互和关联。这种全局的信息交互能力使得模型可以更好地理解句子中的语义和语法结构，从而提高模型的性能。

总之，变压器模型使用完整的句子进行训练，是因为它的自注意力机制能够并行计算、捕捉长期依赖关系和实现全局信息交互。这使得变压器能够更好地处理长序列数据，并更好地理解句子中的语义和结构。

相关问题

elmo 为什么用的是两层单向的LSTM 而不是bi-LSTM？

ELMo（Embeddings from Language Models）是一个基于深度双向语言模型（Deep Bidirectional Language Model，简称 BiLM）的词向量表示方法。ELMo使用两层单向LSTM作为BiLM的基本结构，而不是使用常见的双向LSTM。

这是因为双向LSTM在处理序列时会同时考虑正向和反向的信息，这可以帮助提取更全面、更准确的特征。但双向LSTM的计算量更大，而且在一些任务上可能过于强大，导致过拟合等问题。

相比之下，ELMo使用两个单向LSTM分别从左到右和从右到左处理输入序列，并利用它们的输出来计算每个位置的词向量表示。这种方法可以减少计算量，避免过拟合，同时还能够利用上下文中的信息来提取更好的特征。

总之，ELMo之所以使用两层单向LSTM而不是双向LSTM，是为了在保证模型效果的同时降低计算复杂度和过拟合的风险。

为什么transformer模型训练要比lstm模型训练快

Transformer模型相较于LSTM模型具有以下优势，因此训练速度更快：

1. 并行计算：Transformer模型中的自注意力机制可以并行计算，而LSTM模型中的循环结构只能串行计算，因此Transformer模型的计算效率更高。

2. 无需循环：LSTM模型的每个时间步都需要计算循环，而Transformer模型不需要循环结构，因此在长序列的情况下，Transformer模型的训练速度更快。

3. 模型参数少：Transformer模型的参数比LSTM模型少，因此训练速度也更快。

综上所述，Transformer模型相较于LSTM模型具有更高的计算效率和更少的参数，因此训练速度更快。