transformer 缺点及改进

Transformer架构，最初由Google在BERT模型中引入，已经成为自然语言处理（NLP）中的主流模型，它凭借其自注意力机制和并行计算能力，极大地提升了模型的性能。然而，Transformer模型也存在一些缺点：

1. 计算复杂度高：Transformer使用自注意力机制，这使得模型在处理长序列时计算成本增加，尤其是在没有有效的硬件支持时。

2. 参数量大：大规模的Transformer模型（如GPT-3）需要大量的参数，训练数据的需求相应增加，这可能导致过拟合风险以及更高的存储需求。

3. 长依赖捕捉困难：Transformer中的自注意力机制可能在处理长距离依赖关系时不如循环神经网络（RNN）有效，因为它不是按顺序逐层传递信息。

针对这些缺点，研究者们提出了一些改进方法：

1. 基于局部注意力的改进：如Euler、Lightweight Transformer等，它们通过限制注意力范围或使用更高效的注意力计算方法来减少计算负担。

2. 使用前馈与自回归结合：例如EfficientNet-BERT结合了前馈网络和Transformer结构，以平衡效率和性能。

3. 增加结构信息：通过添加位置编码（如Sinusoidal Position Embeddings）或引入卷积结构（如Convoluted Transformer）来增强对序列结构的理解。

4. 多模态融合：将视觉、听觉等信息与文本输入结合，Transformer能够更好地理解上下文，如ViLBERT和M6。

5. 更有效的正则化和优化：如LayerDrop、Pruning等技术用于降低模型复杂度和过拟合。