Transformer的变体：改进与扩展_transformer中的ffn变体

1. 背景介绍

Transformer 模型自 2017 年提出以来，在自然语言处理 (NLP) 领域取得了巨大的成功，并在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中展现出卓越的性能。然而，原始的 Transformer 模型也存在一些局限性，例如计算复杂度高、难以处理长序列数据等。为了克服这些问题，研究者们提出了各种 Transformer 变体，通过改进模型结构或训练方法来提升性能或扩展应用范围。

1.1 Transformer 模型的局限性

• 计算复杂度高： Transformer 模型的自注意力机制需要计算所有输入 token 之间的 pairwise attention score，导致计算复杂度和内存占用随序列长度呈平方增长。这限制了模型处理长序列数据的能力。
• 位置编码问题： Transformer 模型缺乏对输入序列中 token 位置信息的显式建模，需要依赖位置编码来提供位置信息。然而，现有的位置编码方法存在一些局限性，例如无法有效地处理超出预定义长度的序列。
• 任务适应性： 原始的 Transformer 模型主要针对 NLP 任务设计，对于其他领域的应用，例如计算机视觉，需要进行特定的调整和改进。

1.2 Transformer 变体的研究方向

针对 Transformer 模型的局限性，研究者们提出了各种改进和扩展方案，主要包括以下几个方向：

• 高效的注意力机制： 设计更高效的注意力机制来降低计算复杂度，例如稀疏注意力、局部注意