Transformer模型有这几个主要缺陷：
1.计算复杂性：Transformer模型在训练时可能需要大量计算，尤其是对于大型数据集和长序列。这使得在实时应用程序或资源受限设备上使用Transformer变得具有挑战性。
2.并行化困难：Transformer模型的顺序性质可能导致难以并行化训练过程，从而减慢训练时间。
3.缺乏可解释性：Transformer模型难以解释，因为它们不像其他一些机器学习模型那样具有清晰的输入-输出映射。
4.对超参数的敏感性：Transformer模型对超参数的值敏感，这使得想要通过调整来获得最佳性能变得更具挑战性。
5.有限的输入长度：Transformer模型通常会受限于它们可处理的输入序列的长度，这对于需要更长上下文的任务来说是个问题。
