Transformer和encoder-decoder架构有什么区别

Transformer和encoder-decoder架构都是用来实现序列到序列的翻译任务的模型，但是它们有几个不同点：

1. Transformer架构使用了多头自注意力机制，可以同时对序列中所有位置的信息进行编码，而encoder-decoder架构则是使用了单向的RNN/CNN，只能通过前向的方式处理序列中的信息。

2. Transformer架构的decoder部分也使用了自注意力机制，可以在生成每个时刻的输出时，考虑到所有已生成的内容，避免了信息遗忘的问题。

3. Transformer架构在处理长序列时的优势更为明显，因为它不需要像RNN/CNN一样依次遍历整个序列，可以直接捕捉到跨越较长距离的信息，并因此取得了较好的效果。