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以下对 AI 中的 Transformer 与传统模型的比较将帮助您更好地理解这两种模型的独特优势和应用。

建筑与设计
Transformer 利用自注意力和并行性来理解全局背景，而 RNN 和 CNN 等传统网络则依赖于顺序和局部数据处理。

RNN 的顺序性与并行处理

传统 RNN 按顺序处理数据，这会减慢计算速度，尤其是对于长序列。相比之下，Transformer 利用并行处理，使其能够高效处理大型数据集并减少训练时间。

CNN 的局部特征焦点 VS 全局背景

CNN 擅长捕捉图像中的边缘或纹理等局部特征。另一方面，Transformer 利用 加纳 whatsapp 数据 其自注意力机制来捕捉全局背景，使其在需要全面理解整个序列的任务中表现出色。

处理顺序数据
Transformer 通过自注意力机制有效地捕捉长距离依赖关系，避免梯度消失等问题，而传统网络（如 RNN）则难以在长序列中保持上下文。


图片来源：Google

消失梯度问题

RNN 经常会遇到梯度消失的问题，这限制了它们对序列数据中的长期依赖关系进行建模的能力。然而，Transformer 通过自注意力解决了这个问题。这使得它们能够直接连接序列中较远的元素。

长距离依赖

Transformer 在建模长距离依赖关系方面非常有效，例如理解长句子中单词之间的关系，而 RNN 通常会由于其序列限制而在这种情况下失败。

可扩展性和性能
Transformer 神经网络在可扩展性方面表现出色，具有并行训练和处理功能，是处理大型数据集的理想选择。传统神经网络由于其顺序性和有限的可扩展性而面临瓶颈。

通过并行实现计算效率

Transformers 的架构允许它们并行处理序列，从而显著提高计算效率并减少训练时间。

传统网络的局限性

RNN 和 CNN 等传统网络由于其顺序或特定层处理而可扩展性较差，使得它们对于大规模数据任务的效率较低。

使用案例
Transformer 在 NLP、生成式 AI 和多模态应用中占据主导地位，而 CNN 等传统网络则更适合用于图像相关任务，RNN 则更适合用于更简单的序列数据。

传统神经网络

CNN 在图像识别、物体检测和医学成像等视觉相关应用中非常流行。RNN 在时间序列预测和控制系统等特定顺序应用中仍然很有用。