📌 本文将对比两种经典的序列建模方法：RNN（循环神经网络）与 Transformer，帮助你理解它们的差异与适用场景。
1. 核心差异对比
| 特性 | RNN | Transformer |
|---|---|---|
| 处理机制 | 依赖时序信息，逐字符处理 | 自注意力机制，全局信息捕捉 |
| 并行计算能力 | 较弱（需按顺序计算） | 强（可并行处理所有位置） |
| 长距离依赖 | 难以有效捕捉（梯度消失问题） | 通过自注意力机制解决 |
| 训练效率 | 训练时间较长 | 训练速度更快（尤其长序列） |
2. 优缺点分析
🚀 RNN 的优势
- 简单直观，易于实现
- 对短序列建模效果良好
- 计算资源需求较低
⚠️ RNN 的局限
- 难以处理超长序列（如超过1000个token）
- 训练时存在梯度消失/爆炸问题
- 并行计算效率低（GPU利用率不足）
🚀 Transformer 的优势
- 通过自注意力机制实现全局信息交互
- 更适合处理长序列数据（如文档、代码）
- 可并行计算，训练效率高
⚠️ Transformer 的局限
- 计算复杂度较高（O(n²)）
- 需要更多数据和计算资源进行训练
- 模型结构较复杂，实现难度大
3. 应用场景建议
选择 RNN：
- 小规模文本生成（如短对话、简单翻译）
- 低资源环境下的实时处理任务
选择 Transformer：
- 长文本处理（如文章摘要、代码生成）
- 需要高质量输出的NLP任务
4. 扩展学习
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