Nachteile des Transformer-Modells

Transformer-Modell weist diese großen Mängel auf:

Transformer-Modell erfordert viele Berechnungen während des Trainingsprozesses, insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen und langen Sequenzen. Daher ist die Verwendung von Transformer-Modellen in Echtzeitanwendungen oder Geräten mit eingeschränkten Ressourcen eine Herausforderung.

2. Schwierigkeiten bei der Parallelisierung: Die sequentielle Natur des Transformer-Modells kann es schwierig machen, den Trainingsprozess zu parallelisieren, wodurch sich die Trainingszeit verlangsamt.

Einer der Nachteile des Transformer-Modells ist die mangelnde Interpretierbarkeit. Im Vergleich zu einigen anderen Modellen für maschinelles Lernen verfügt das Transformer-Modell nicht über eine explizite Eingabe-Ausgabe-Zuordnung, was es schwieriger macht, sein Innenleben zu erklären.

Transformer-Modelle reagieren empfindlich auf Hyperparameter und die Abstimmung von Hyperparametern für eine optimale Leistung ist eine größere Herausforderung.

5. Begrenzte Eingabelänge: Transformer-Modelle sind oft durch die Länge der Eingabesequenz begrenzt, die sie verarbeiten können, was ein Problem für Aufgaben darstellt, die einen längeren Kontext erfordern.

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