维度过长怎么用transformer

维度过长是指在使用Transformer模型时，输入序列的长度超过了模型的处理能力。为了解决这个问题，我们可以采取以下几种方法：

1. 分块处理（Chunking）：将输入序列分成多个较短的子序列，并逐个送入Transformer模型进行处理。这样可以降低维度，但可能会引入子序列之间的上下文信息丢失问题。

2. 切片处理（Slicing）：将输入序列切成多个重叠的片段，然后将这些片段分别输入Transformer模型，并将它们的输出合并起来。这样可以保留更多的上下文信息。

3. 注意力机制削减（Attention Reduction）：对注意力机制进行改进，使其只关注与当前位置相关的部分输入。可以通过限制注意力权重的范围、利用局部注意力等方式来实现。

4. 借助卷积神经网络（CNN）：在Transformer模型前面添加一层卷积神经网络，用于降低维度和提取局部特征。然后将卷积神经网络的输出作为Transformer模型的输入。

以上是一些常见的处理维度过长的方法，具体选择哪种方法需要根据具体情况进行权衡和调整。同样，还可以尝试其他的技术和策略来处理这个问题。