Некоторые преимущества трансформеров перед рекуррентными нейронными сетями (RNN) в задачах обработки последовательных данных:

• Параллельная обработка. 15 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
• Обработка длинных последовательностей. 1 Трансформеры могут эффективно учитывать контекст на больших расстояниях, что делает их идеальными для задач, требующих понимания длинных текстов. 1
• Способность учитывать сложный контекст. 3 Трансформеры превосходят традиционные модели в задачах, где требуется глубокое понимание контекста. 3 Например, они могут анализировать многозначные слова или сложные структуры предложений, правильно интерпретируя их смысл. 3
• Гибкость и масштабируемость. 1 Трансформеры легко адаптируются для обучения на огромных наборах данных. 3 Архитектура позволяет увеличивать количество слоёв или голов внимания, улучшая точность и производительность модели без существенных изменений в структуре. 3
• Поддержка многозадачности. 3 Благодаря модульной структуре трансформеры способны решать несколько задач одновременно, например, переводить текст и анализировать тональность в рамках одной модели. 3