Transformer比cnn-lstm-Attention组合模型新吗

是的，Transformer模型相对于传统的CNN-LSTM-Attention组合模型来说是较新的。Transformer模型是由Google在2017年提出的，它使用自注意力机制（self-attention）来建模输入序列之间的关系，避免了传统的逐步处理序列的方式，使得模型能够并行计算，加快了训练速度。与之相比，CNN-LSTM-Attention组合模型使用了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）来捕捉输入序列的空间和时间特征，再通过注意力机制来聚焦于重要的部分。尽管CNN-LSTM-Attention模型在一些任务上表现出色，但Transformer模型由于其并行计算的特性和更好的建模能力，在自然语言处理等领域取得了很大的成功，成为目前许多任务的主流模型。