什么是 Transformer？

Transformer 主要分为编码器和解码器。编码器由多个相同的层组成，每个层包含自多头注意力机制和前馈神经网络。编码器的任务是对输入序列中的每个位置进行编码，并为每个位置生成一个对应的隐藏表示。这些隐藏表示包含了输入序列的语义信息和上下文相关性。解码器接收编码器生成的隐藏表示作为输入，并通过自注意力机制和前馈神经网络来生成输出序列。两者之间的位置编码用于为序列中的每个位置提供位置信息，以帮助 Transformer 模型理解序列的顺序关系。

由于自注意力机制的复杂性，Transformer 模型通常需要大量的计算资源来进行训练和推断，训练数据不足可能无法充分训练 Transformer 模型，导致性能下降或泛化能力不足。这导致Transformer在处理大规模输入时，计算成本相对较高。在处理长序列时，每个位置需要与其他所有位置进行计算，计算和内存消耗也将显著增加。另外，Transformer 虽然在输入序列中引入了位置编码来表示不同位置的信息，但位置信息的建模有限，这可能限制模型在处理具有明确顺序的任务。