tranformer模型的优点

Transformer模型的优点包括：
1. 可以处理长文本：传统的RNN模型在处理长序列时会出现梯度消失或爆炸的问题，而Transformer模型通过自注意力机制可以有效地处理长文本序列；
2. 并行计算：Transformer模型的自注意力机制可以并行计算，加快训练速度；
3. 没有循环：Transformer模型中没有循环结构，便于并行化和优化；
4. 更好的表达能力：Transformer模型中的多头注意力机制可以帮助模型更好地表达输入序列之间的局部依赖关系和全局关系。