one fable-low hijack cell
pair Transformer / tradition
envelope chinese_casual
ordering AB
effort low
verdictpicked Transformer (first-offered)
· classifierA
· tiernone
response (200 chars)
# Transformer 还是传统模型?
这是个好问题,答案取决于你的具体场景。下面是一个对比分析:
## 🤖 Transformer 的优势
- **长距离依赖**:自注意力机制能直接建模任意位置之间的关系
- **并行训练**:不像 RNN 需要顺序计算,训练效率高
- **可扩展性**:模型规模越大效果越好(scaling laws)
- **迁移学习**:预训练 + 微调范式非常成
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