transformer 模型的优势到底在哪里？

Transformer能够有效地处理长距离依赖问题，主要得益于其自注意力机制。在计算序列中任意两个位置之间的关联时，Transformer无需考虑它们在序列中的距离，因此能够更好地捕捉长距离依赖。这种机制突破了传统RNN和LSTM在处理长序列时可能遇到的梯度消失或梯度爆炸问题，使得Transformer在长距离依赖关系的建模上更具优势。

相较于传统的RNN和LSTM，Transformer还具有以下显著优势：

1. 自注意力机制：Transformer使用了自注意力机制，可以同时考虑输入序列中的所有位置，从而能够更好地捕捉长距离依赖关系。

2. 没有循环结构：传统的RNN和LSTM模型是基于循环结构的，存在梯度消失和梯度爆炸的问题，限制了其处理长距离依赖关系的能力。而Transformer没有循环结构，可以更好地处理长距离依赖问题。

3. 并行计算：Transformer可以进行并行计算，不同位置的信息可以同时进行处理，加快了训练速度。

4.位置编码：为了补偿缺乏内在的位置信息，Transformer通过特殊的位置编码将序列位置信息加入到输入嵌入中，使得模型能够理解和利用位置之间的相对和绝对距离。

5.扩展性：随着上下文长度的增长，RNN和LSTM的计算复杂性和内存需求会线性增加，而在Transformer中，尽管自注意力计算的复杂度是二次的，但通过各种优化方法和技术（例如稀疏注意力）可以缓解这一问题。#动图详解Transformer