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Seq2Seq模型与Transformer模型差异
Seq2Seq模型与Transformer模型差异
Seq2Seq（序列到序列）模型的输入和输出可以是单词、句子或更广义的序列数据，具体取决于应用场景。例如，在机器翻译任务中，Seq2Seq模型通常将整个句子作为输入序列，输出翻译后的整个句子。
与Seq2Seq模型相比，Transformer模型做出了以下主要改进：
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自注意力机制（Self-Attention）：Transformer完全基于自注意力机制，而不是Seq2Seq模型中常用的循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）。自注意力机制允许模型在序列中的任意位置间直接建立依赖关系，不受距离限制，这使得模型能够更有效地处理长距离依赖问题。
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并行处理能力：由于自注意力机制不依赖于序列中元素的顺序，Tra
