本研究比较了变形器模型与其他架构的优势和劣势，发现变形器的复杂性随输入规模的对数增长，而循环网络和前馈网络的复杂性随输入规模的增大多项式增长。研究还证明了大嵌入维度在变形器中的必要性和作用，同时指出注意力层的复杂性在某些情况下会线性增长，但可以通过一些变种有效解决。证明技术的应用对于分析变形器模型及其相关模型的通信复杂度和稀疏平均任务具有重要价值。

本研究分析了变形器模型的表示能力和复杂度参数，并比较了其与其他架构的优势和劣势。结果显示，变形器的复杂性随输入规模的对数增长，而循环网络和前馈网络的复杂性随输入规模的增大多项式增长。研究还证明了变形器中大嵌入维度的必要性和作用，以及通过自然变种有效解决注意力层的复杂性。证明技术强调了通信复杂度在变形器及其相关模型的分析中的价值。

本研究分析了变形器模型的表示能力和复杂度参数，并比较了其与其他架构的优势和劣势。结果显示，变形器的复杂性随输入规模的对数增长，而循环网络和前馈网络的复杂性随输入规模的增大多项式增长。研究还证明了变形器中大嵌入维度的必要性和作用。注意力层的复杂性在某些情况下会线性增长，但可以通过自然变种有效解决。证明技术强调了通信复杂度在变形器及其相关模型的分析中的价值。

本研究比较了变形器模型与其他架构的优势和劣势，发现变形器的复杂性随输入规模的对数增长，而循环网络和前馈网络的复杂性随输入规模的增大多项式增长。研究还证明了稀疏平均任务在变形器中的重要性，并提出了解决注意力层复杂性的方法。

本研究分析了变形器模型的表示能力和复杂度参数，并比较了其与其他架构的优势和劣势。结果显示，变形器的复杂性随输入规模的对数增长，而循环网络和前馈网络的复杂性随输入规模的增大多项式增长。研究还证明了变形器中大嵌入维度的必要性和作用，以及通过自然变种有效解决注意力层的复杂性。证明技术强调了通信复杂度在变形器及其相关模型的分析中的价值。

该研究分析了变形器模型的表示能力和内在复杂度参数，证明了其相对于循环网络和前馈网络的优势，且复杂性仅随着输入规模的对数增长。同时，该研究提出了一个三元组检测任务，其中注意力层的复杂性随输入规模线性增长，但可以通过注意力层的自然变种有效地解决。该研究强调了通信复杂度在变形器及其相关模型的分析中的价值。