Transformer 相比于 CNN 的优点主要体现在以下几个方面：
Transformer 相比 CNN 的优点：
- 全局依赖建模能力：
Transformer 的核心机制是 自注意力机制，它可以直接建模输入序列中任意两个位置之间的依赖关系，无论它们之间的距离有多远。
相比之下，CNN 更擅长处理局部信息，它通过卷积核滑动提取局部特征，对于长距离依赖的建模能力较弱。
- 并行化处理能力：
CNN 的卷积层是顺序操作的，因为卷积核需要依次滑过输入数据。因此，卷积操作难以并行化。
Transformer 的自注意力机制没有固定的顺序依赖，可以对整个输入序列进行并行计算，这使得 Transformer 在大规模数据上训练效率更高，特别是在自然语言处理和序列数据中。
- 适应多种数据类型：
Transformer 不依赖于输入数据的固定结构（如空间、时间），因此除了用于 NLP，还可以扩展到其他数据类型，比如 Vision Transformer (ViT) 将其应用到图像处理领域，已经展示了在大规模图像分类任务中的良好效果。
CNN 主要设计用于处理图像数据（具有空间结构），尽管也有一些变体用于时间序列或文本数据，但其效果不如 Transformer 优秀。
- 捕捉远距离依赖关系：
Transformer 能够很好地捕捉序列中的远距离依赖（例如长文本中的句子之间的关联），因为自注意力机制允许每个位置的元素与其他所有位置的元素进行交互。