Transformer vs RNN：NLP任务开发效率大比拼

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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   创建一个文本分类效率对比工具，比较Transformer和RNN模型在IMDb影评数据集上的表现。要求：1) 实现两种模型架构；2) 记录训练时间和资源消耗；3) 比较准确率等指标；4) 生成可视化对比报告。使用FastAPI构建前端界面，支持用户上传自定义文本进行分类测试。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在做一个文本分类的项目，想对比下Transformer和传统RNN模型在效率上的差异。之前用RNN做过类似任务，这次想试试Transformer，顺便记录下两者的开发体验和性能表现。

1. 项目背景
   IMDb影评数据集是个经典的二分类任务（正面/负面评价）。过去用RNN需要处理长序列依赖问题，还得调参防止梯度消失，开发周期往往以周计。听说Transformer的并行计算能力可以大幅提升效率，决定做个对比实验。

2. 实现过程
   在快马平台上新建项目后，直接用内置的PyTorch环境搭建了两个模型：

3. RNN模型
   采用双层LSTM结构，需要手动处理padding和序列长度。调试时发现学习率对结果影响很大，反复调整了3次才稳定。训练50轮花了近2小时，GPU利用率只有60%左右。

4. Transformer模型
   基于HuggingFace的预训练BERT微调，直接调用现成的tokenizer处理输入。最大感受是不用操心长距离依赖问题，batch_size可以设得更大。相同epoch下训练时间仅40分钟，GPU利用率冲到85%。

5. 效率对比
   用FastAPI做了个简单的测试界面，核心发现如下：

6. 训练速度：Transformer比RNN快2.8倍

7. 准确率：RNN最高89.2%，Transformer达到92.6%
8. 内存占用：Transformer批次处理时多消耗15%显存

9. 开发耗时：从零开始RNN用了5天，Transformer借助预训练模型只花了6小时

10. 可视化报告
    用Matplotlib生成了对比图表，明显看出：

11. Transformer的loss下降曲线更平滑

12. 在长文本（>500词）场景准确率优势扩大至5%

13. RNN在短文本处理时推理速度略快（快0.2秒）

14. 踩坑经验
    遇到两个关键问题：

15. RNN模型最初忘记对文本做截断，导致OOM报错

16. Transformer的注意力头数设置过大反而降低效率
    后来发现平台自带的资源监控功能特别实用，能实时查看显存占用，省去很多排查时间。

17. 自定义测试
    最惊喜的是FastAPI接口的部署体验——写好路由函数后，直接点击【一键部署】就生成了可公网访问的测试页面。上传了一段自己写的影评，两个模型都正确识别出情感倾向，但Transformer对"虽然后半段精彩但开场拖沓"这种复杂句子的判断更精准。

这次对比让我深刻体会到：对于大多数NLP任务，Transformer+预训练模型的组合确实能大幅提升开发效率。尤其是借助InsCode(快马)平台的现成环境和部署功能，从实验到上线的全过程比本地开发快得多。

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