Трансформеры превосходят традиционные рекуррентные сети по следующим причинам:

• Обработка длинных последовательностей. 1 Благодаря механизму внимания трансформеры могут эффективно учитывать контекст на больших расстояниях, что делает их идеальными для задач, требующих понимания длинных текстов. 1
• Параллельная обработка данных. 12 В отличие от рекуррентных сетей, трансформеры не требуют последовательной обработки входных данных. 2 Это делает их значительно быстрее и позволяет эффективно использовать вычислительные ресурсы, такие как графические процессоры (GPU). 2
• Гибкость и масштабируемость. 12 Трансформеры легко адаптируются для обучения на огромных наборах данных. 2 Архитектура позволяет увеличивать количество слоёв или голов внимания, улучшая точность и производительность модели без существенных изменений в структуре. 2