rnn

Transformer模型是当前自然语言生成（NLG）与文本摘要任务的核心架构，其核心在于自注意力机制与位置编码的协同设计，而非依赖序列顺序的RNN结构。真正发挥效果的关键，不在于堆叠层数，而在于训练数据质量、微调策略和解码控制。