Kelemahan model Transformer

Model Transformer mempunyai kelemahan utama:

Model Transformer memerlukan banyak pengiraan semasa proses latihan, terutamanya apabila berurusan dengan set data yang besar dan jujukan yang panjang. Oleh itu, menggunakan model Transformer dalam aplikasi masa nyata atau peranti kekangan sumber adalah mencabar.

2. Kesukaran dalam penyejajaran: Sifat berurutan model Transformer mungkin menyukarkan untuk menyelaraskan proses latihan, sekali gus memperlahankan masa latihan.

Salah satu kelemahan model Transformer ialah kekurangan kebolehtafsiran. Berbanding dengan beberapa model pembelajaran mesin lain, model Transformer tidak mempunyai pemetaan input-output yang jelas, yang menjadikannya lebih sukar untuk menerangkan kerja dalamannya.

Model pengubah sensitif kepada hiperparameter, dan penalaan hiperparameter untuk prestasi optimum adalah lebih mencabar.

5 Panjang input terhad: Model Transformer selalunya dihadkan oleh panjang jujukan input yang boleh dikendalikannya, yang merupakan masalah untuk tugasan yang memerlukan konteks yang lebih panjang.

Atas ialah kandungan terperinci Kelemahan model Transformer. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!