トランスフォーマーモデルのデメリット

Transformer モデルには次のような重大な欠陥があります:

Transformer モデルは、トレーニング プロセス中に、特に大規模なデータを処理するときに多くの計算を必要とします。セットや長いシーケンス。したがって、リアルタイム アプリケーションやリソースに制約のあるデバイスで Transformer モデルを使用するのは困難です。

2. 並列化の難しさ: Transformer モデルの逐次的な性質により、トレーニング プロセスの並列化が難しくなり、トレーニング時間が遅くなる場合があります。

Transformer モデルの欠点の 1 つは、解釈可能性の欠如です。他の一部の機械学習モデルと比較して、Transformer モデルには明示的な入出力マッピングがないため、その内部動作を説明することがより困難になります。

Transformer モデルはハイパーパラメータの影響を受けやすいため、最適なパフォーマンスを得るためにハイパーパラメータを調整することはより困難です。

5. 入力長の制限: Transformer モデルは処理できる入力シーケンスの長さによって制限されることが多く、これはより長いコンテキストを必要とするタスクにとって問題となります。

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