Transoformer实战——Transformer模型性能评估在自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 领域,Transformer 架构的崛起彻底改变了模型的训练范式。通过迁移学习 (Transfer Learning, TL) 和多任务学习 (Multitask Learning, MTL),模型能够从海量通用语言知识中提炼出可跨任务复用的表征能力,显著降低了特定任务的训练成本。然而,随着模型复杂度的提升,仅关注分类准确率已无法满足实际需求——推理速度、内存效率以及跨语言泛化能力成为衡量模型综合性能的关键指标。在本节中