transformer相关改进

1. 增加注意力机制：在原有的transformer模型基础上，增加注意力机制，使得模型更加关注输入序列中的关键信息，从而提高模型的准确性和性能。

2. 加入半监督学习方法：半监督学习是指在有标注数据的情况下，利用未标注数据进行训练。在transformer中，可以利用未标注的数据来训练模型，从而提高模型的泛化能力和性能。

3. 多任务学习：多任务学习是指在一个模型中同时解决多个任务。在transformer中，可以将不同的任务整合到一个模型中，从而提高模型的效率和准确性。

4. 增加深度：增加transformer的深度可以提高模型的性能和泛化能力。但是，增加深度也会增加计算复杂度和训练难度。

5. 使用新的激活函数：transformer中使用的激活函数是ReLU，但是近年来出现了一些新的激活函数，如Swish和Mish等，这些激活函数在某些任务上表现更好，可以考虑在transformer中使用。

6. 使用更好的优化器：优化器是训练神经网络中非常重要的组成部分。在transformer中，可以尝试使用一些新的优化器，如AdamW和RAdam等，从而提高模型的训练效率和性能。

7. 加入残差连接：残差连接是指将输入和输出直接相加，从而使得模型更容易学习到残差信息。在transformer中，加入残差连接可以提高模型的性能和泛化能力。

8. 增加正则化：正则化是指在训练模型时对模型参数进行约束，从而避免过拟合。在transformer中，可以加入一些正则化方法，如L1和L2正则化，从而提高模型的泛化能力。