Transformer与其它神经网络的性能对比

相比于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer 在机器翻译、语音识别、自然语言生成等任务上表现出了更好的性能。主要的原因是Transformer 引入了自注意力机制，能够更好地处理长文本序列。

在机器翻译任务上，基于Transformer 的模型相比于基于RNN 的模型，在BLEU（一种评估翻译质量的指标）上实现了明显的提升。例如，在WMT 2014英德翻译任务上，基于Transformer 的模型实现了38.4的BLEU分数，而基于RNN 的模型只有29.5的BLEU分数。

在自然语言生成任务上，基于GPT-2 的模型在生成文本的流畅度和逻辑性上都表现出了很好的性能。例如，在对话生成任务上，GPT-2 的模型能够生成与人类对话相似的流畅文本。

总体来说，Transformer 在自然语言处理领域表现出了很好的性能，特别是在处理长文本序列和生成语言文本方面。