Transformer的缺点亦不容忽视

然而，尽管Transformer具有诸多优势，但其缺点亦不容忽视。Transformer在处理长序列时具有二次方的时间和空间复杂度，即输入中的每个令牌都与其他每个令牌进行比较，两个令牌会有4次比较，三个令牌会有9次，四个令牌会有16次，依此类推。基本上，计算成本是令牌数量的平方，这意味着需要大量的计算资源。具体来看：

一是需要专门的硬件。大模型无法在普通计算机上高效运行。由于大模型的参数量非常大且结构十分复杂，通常需要大量的RAM来加载模型参数。并且，传统的CPU没有针对并行计算进行优化，运行的大模型可能需要几分钟才能生成一个令牌，这使得GPU成为更合适的选择。然而，GPU并不是最便宜或最容易获得的硬件。

二是输入长度有限。Transformer可以处理的文本量有限，也就是上下文长度。GPT-3最初只能处理2，048个令牌。注意力实施的进步产生了上下文长度高达100万令牌的模型。即便如此，找到每一个额外的上下文长度仍需要进行大量研究。

三是增加能源成本。支持Transformer架构计算的数据中心不仅依赖于大量的能源维持运行，还需要充足的水资源来实现有效冷却。据估计，训练GPT-3需要1300兆瓦时的电力。随着模型变大，所需的电力也在增加。另据科研机构Digiconomist的预测，到2027年，Al的用电量可能等同于荷兰一年的电力使用。

我们认为，Transformer无疑是推动Al领域创新发展的关键力量。尽管面临一些挑战，但随着技术的不断进步，这些问题有望逐步得到改善和解决。

总而言之，Transformer已经成为自然语言处理领域的一项重大突破，为技术进步开辟了新的途径。展望未来，我们有理由相信，Transformer将持续助力人工智能的蓬勃发展，并在更多领域展现出其潜力。

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