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文本生成：Transformer架構實現并行處理，提升模型訓練效率 |
| 編輯： 來源：浙商證券 時間：2023/5/11 |
RNN架構局限在于無法并行運算。RNN計算是有時序依賴的，需要用到前一個時間步或者后一個時間步的信息，這導致它難 以并行計算，只能串行計算。GPU的并行化能夠大大加速計算過程，如果模型不能夠并行計算，會導致運算速度很低。 Transformer架構引入Self-attention自注意力機制可取代RNN。 2017年，Google發布《Attention is All You Need》Transformer模型通過采用Self-Attention 自注意力機制，完全拋棄了傳統RNN在水平方向的傳播，只在垂直方向上傳播，只需要不斷疊加Self-Attention層即可。這樣，每一層的計算都可以并行進行，可以使用GPU進行加速。
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