Отличие архитектуры трансформера от других типов нейросетей заключается в его способности эффективно обрабатывать логически связанные последовательности данных, в первую очередь — текст. 3

В отличие от рекуррентных нейронных сетей, которые обрабатывают информацию последовательно по порядку, трансформеры могут работать с информацией в другой последовательности. 1 Это позволяет им глубже проникать в смысл текста и генерировать более осмысленные и связные выходные данные. 3

Также трансформеры эффективны в условиях параллелизации, что ускоряет машинное обучение. 15

Ещё одна особенность — наличие механизма внимания, который позволяет устанавливать зависимости между удалёнными элементами в наборах данных. 2

Таким образом, трансформеры более универсальны и высокопроизводительны по сравнению с другими нейросетями. 2