Transformer-модели эффективнее RNN при обработке длинных последовательностей данных по нескольким причинам:

• Параллельная обработка. 12 В отличие от RNN, которые обрабатывают данные последовательно, трансформеры могут обрабатывать всю последовательность одновременно. 1 Это значительно ускоряет обучение и позволяет использовать более мощные аппаратные ресурсы, такие как графические процессоры (GPU). 1
• Учёт контекста на больших расстояниях. 1 Благодаря механизму внимания, трансформеры могут эффективно учитывать контекст на больших расстояниях, что делает их идеальными для задач, требующих понимания длинных текстов. 1
• Способность улавливать дальние зависимости. 2 Трансформеры способны улавливать зависимости на больших расстояниях между элементами последовательности, что делает их более эффективными для обработки длинных последовательностей. 2
• Обобщение и адаптация. 2 Трансформеры обладают хорошей способностью обобщения и адаптации к различным задачам, даже если тренировочные данные различаются. 2