Transformer模型的不足之處

Transformer模型有這幾個主要缺陷：

#Transformer模型在訓練過程中需要大量計算，特別是在處理大型資料集和長序列時。因此，在即時應用程式或資源受限設備上使用Transformer模型是具有挑戰性的。

2.並行化困難：Transformer模型的順序性質可能導致難以並行化訓練過程，從而減慢訓練時間。

Transformer模型的缺點之一是缺乏可解釋性。相比其他一些機器學習模型，Transformer模型沒有明確的輸入-輸出映射，這使得解釋其內部工作原理變得更加困難。

Transformer模型對超參數敏感，調整超參數以獲得最佳效能更具挑戰性。

5.有限的輸入長度：Transformer模型通常會受限於它們可處理的輸入序列的長度，這對於需要更長上下文的任務來說是個問題。

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