Transformer 모델의 단점

Transformer 모델에는 다음과 같은 주요 결함이 있습니다.

Transformer 모델은 훈련 과정 중에 특히 대규모 데이터 세트와 긴 시퀀스를 처리할 때 많은 계산이 필요합니다. 따라서 실시간 애플리케이션이나 리소스가 제한된 장치에서 Transformer 모델을 사용하는 것은 어렵습니다.

2. 병렬화의 어려움: Transformer 모델의 순차적 특성으로 인해 훈련 ​​프로세스를 병렬화하기가 어려워서 훈련 시간이 느려질 수 있습니다.

Transformer 모델의 단점 중 하나는 해석 가능성이 부족하다는 것입니다. 다른 기계 학습 모델과 비교하여 Transformer 모델에는 명시적인 입력-출력 매핑이 없으므로 내부 작동을 설명하기가 더 어렵습니다.

Transformer 모델은 하이퍼파라미터에 민감하며 최적의 성능을 위해 하이퍼파라미터를 조정하는 것이 더 어렵습니다.

5. 제한된 입력 길이: 변환기 모델은 처리할 수 있는 입력 시퀀스의 길이에 의해 제한되는 경우가 많으며 이는 더 긴 컨텍스트가 필요한 작업에 문제가 됩니다.

위 내용은 Transformer 모델의 단점의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!