Transformer相对于传统模型（如RNN、LSTM、CNN）的主要优势是什么？
考察说明
考察对Transformer架构优势的理解，包括并行计算、长距离依赖处理和全局信息捕获
回答思路
- 说明Transformer依赖自注意力机制，能直接建模序列中任意位置的关系，解决长距离依赖问题
- 指出其并行计算能力，避免RNN的时间步串行限制，提升训练效率
- 提及可扩展性和在大规模预训练中的优势，如BERT、GPT
- 适当讨论限制或对比维度，如计算复杂度和内存开销
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