| 👍 Transformer | 👎 LSTM | |
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模型结构
| 🤖 Transformer 的创新设计
Transformer 的模型结构通过自注意力机制革命性地提高了序列到序列的处理能力，其创新设计主要体现在 encoder 和 decoder 的结构上。例如，在机器翻译任务中，Transformer 的 encoder Responsible For 接收输入序列，并输出一系列向量表示，然后 decoder 根据这些向量表示生成目标序列。这种结构使得Transformer 能够并行化处理输入和输出序列，显著提高了处理速度。例如，利用Transformer 实现的 BERT 模型，在多个自然语言处理任务中取得了 state-of-the-art 的表现。
| 📉 LSTM 的过时设计
LSTM 的模型结构则显得过时，通过依赖循环神经网络的结构，LSTM 对序列的处理能力相对较弱，尤其是在处理长序列时，LSTM容易出现梯度消失和爆炸的问题。例如，在语言建模任务中，LSTM 模型需要依赖门控机制来控制信息的流动，但是这种机制使得 LSTM 对长距离依赖的建模能力相对较弱。因此，LSTM 很难处理像Transformer一样复杂的序列到序列任务，例如，机器翻译和文本摘要等。
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训练速度
| 🚀 Transformer 的快速训练
Transformer 的训练速度相比 LSTM 快得多，主要得益于其并行化的设计。例如，在 GPU 上，Transformer 可以同时处理多个序列，显著提高了训练速度。例如，利用Transformer 实现的机器翻译模型，可以在几小时内完成训练，而 LSTM 模型需要几天甚至几周。这种快速的训练速度使得Transformer 成为大规模序列数据处理的首选模型。
| 🐢 LSTM 的缓慢训练
LSTM 的训练速度则非常缓慢，主要是因为其序列化的设计。例如，在 GPU 上，LSTM 需要按顺序处理序列，这使得其训练速度相比 Transformer 慢得多。例如，利用 LSTM 实现的语言模型，需要几周甚至几个月才能完成训练，而这还不包括模型的调优时间。这种缓慢的训练速度使得 LSTM 不适合处理大量的序列数据。
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并行化能力
| 🌟 Transformer 的并行化
Transformer 的并行化能力非常强，主要得益于其自注意力机制的设计。例如，在机器翻译任务中，Transformer 可以同时处理输入和输出序列，这使得其并行化能力比 LSTM 强得多。例如，利用Transformer 实现的机器翻译模型，可以同时处理多个输入序列和输出序列，而 LSTM 模型需要按顺序处理这些序列。这种并行化能力使得 Transformer 成为大规模序列数据处理的首选模型。
| 🚫 LSTM 的串行化
LSTM 的串行化使得其并行化能力非常弱，主要是因为其循环神经网络的设计。例如，在语言建模任务中，LSTM 需要按顺序处理序列，这使得其并行化能力比 Transformer 弱得多。例如，利用 LSTM 实现的语言模型，需要按顺序处理输入序列和输出序列，而这还不包括模型的调优时间。这种串行化使得 LSTM 不适合处理大量的序列数据。
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参数数量
| 📊 Transformer 的参数数量
Transformer 的参数数量相比 LSTM 多得多，主要得益于其自注意力机制的设计。例如，在机器翻译任务中，Transformer 需要更多的参数来描述输入和输出序列之间的关系，这使得其参数数量比 LSTM 多得多。例如，利用Transformer 实现的机器翻译模型，需要数百万个参数，而 LSTM 模型只需要数十万个参数。这种大量的参数使得 Transformer 更加灵活和强大。
| 📉 LSTM 的参数数量
LSTM 的参数数量则相对较少，主要是因为其循环神经网络的设计。例如，在语言建模任务中，LSTM 只需要少数参数来描述序列之间的关系，这使得其参数数量比 Transformer 少得多。例如，利用 LSTM 实现的语言模型，只需要数十万个参数，而这还不包括模型的调优时间。这种少量的参数使得 LSTM 相对较弱和不灵活。 |