Почему Transformer-модели эффективнее RNN при обработке длинных последовательностей данных?

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

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