本文提出了一种新方法，解决泊松回归中的数据抽样效率问题。通过引入复杂度参数和领域转移，显著降低了对输入参数的依赖，尤其在处理ID链接和平方根链接时，提供了新的界限和影响。

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。