Inconvénients du modèle Transformer

Le modèle Transformer présente ces défauts majeurs :

Le modèle Transformer nécessite beaucoup de calculs pendant le processus de formation, en particulier lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données et de longues séquences. Par conséquent, l’utilisation de modèles Transformer dans des applications en temps réel ou des appareils aux ressources limitées est un défi.

2. Difficulté de parallélisation : La nature séquentielle du modèle Transformer peut rendre difficile la parallélisation du processus de formation, ralentissant ainsi le temps de formation.

L'un des inconvénients du modèle Transformer est le manque d'interprétabilité. Comparé à certains autres modèles d'apprentissage automatique, le modèle Transformer ne dispose pas d'un mappage entrée-sortie explicite, ce qui rend plus difficile l'explication de son fonctionnement interne.

Les modèles de transformateurs sont sensibles aux hyperparamètres, et le réglage des hyperparamètres pour des performances optimales est plus difficile.

5. Longueur d'entrée limitée : les modèles de transformateurs sont souvent limités par la longueur de la séquence d'entrée qu'ils peuvent gérer, ce qui constitue un problème pour les tâches qui nécessitent un contexte plus long.

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