谷歌TransNAR模型：结合Transformer与神经自回归，实现更优建模

自回归模型在处理序列生成任务时一直面临效率瓶颈，为此，研究者们提出了非自回归模型（NAR），旨在提升生成速度。

传统的Transformer在序列生成过程中依赖于逐步推导，而NAR则尝试并行生成所有元素，从而显著加快生成速度。为了结合两者的优势，TransNAR应运而生，它融合了Transformer和NAR的优点，力求在保证生成质量的前提下，提升序列生成效率。

TransNAR的核心思想在于预测序列的分布，并利用非自回归的方式并行生成。通过预测分布，模型可以更好地捕捉序列中的依赖关系，避免传统NAR模型容易出现的语义不连贯问题。与此同时，TransNAR能够有效提升生成速度，缓解了自回归模型的效率瓶颈。它试图在生成速度和质量之间找到一个平衡点，实现更高效的序列生成。

总而言之，TransNAR致力于在序列生成任务中实现Transformer和NAR的优势互补，通过结合两者的特点，力求在保证生成质量的前提下，显著提升生成效率。实验结果表明，TransNAR能够将生成速度提升高达20%。

总结：

⭐ TransNAR 是一种结合 Transformer 与 NAR 优势的模型，旨在提升序列生成效率。

⭐ TransNAR 能够实现并行生成，并通过预测分布来提高生成质量。

⭐ 相比于传统的 Transformer 模型，TransNAR 在序列生成速度上具有显著优势，同时保证了较好的生成质量。