快速了解Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别

Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别

关键差异总结：

并行性：Transformer的全局并行计算大幅提升训练效率，而RNN/LSTM受限于序列顺序。
长序列处理：Transformer通过自注意力直接关联任意位置，避免梯度问题；RNN/LSTM在长序列中性能下降。
灵活性：Transformer通过堆叠层和注意力头扩展模型容量，RNN/LSTM结构相对固定。
硬件适配：Transformer更适合GPU/TPU加速，RNN/LSTM因顺序计算难以充分利用硬件并行能力。