当前，聊天型人工智能已成了技术领域中备受注视的研究方向之一。而在众多聊天型AI中，以chatgpt为代表的基于Transformer模型的对话系统由于其出色的表现，在最近几年来备受关注。在本文中，我们将聚焦于分析Transformer模型对话系统的优势和劣势。

一、Transformer模型对话系统的优点

1. 长文本处理能力强：相对传统的循环神经网络，Transformers支持远距离依赖关系，对长文本处理具有更好的能力。这个特性在对话系统中尤其重要，在处理长文本的场景下，Transformer模型对话系统不但能更好地理解对话的上下文，而且具有更好的理解语义和上下文逻辑的能力， 这是传统循环神经网络不具有的能力。

2. 参数量较小：与传统循环神经网络相比，Transformer模型对话系统的网络参数量更少，训练更容易，这使得使用Transformer模型相对来讲更加实用，且对硬件性能的要求比较低。

3. 学习能力强：由于Transformer模型对话系统中的注意力机制能够对输入进行辨别注意，制定适当的学习策略，具有更好的学习能力，并减少了模型的记忆负担。

二、Transformer模型对话系统的缺点

1. 训练时间相对较长：由于Transformer模型对话系统的网络参数较多，而且相对来讲较复杂， 致使其在训练时需要较长时间，对时间敏感型利用不太适用。

2. 可解释性较差：在使用Transformer模型做预测时，常常很难解释每一个输出的根据，这个缺点在某些有特定场景的对话系统中比较明显，需要花费一定的精力进行模型分析。

3. 对数据量有一定的要求： Transformer模型在处理大范围数据集时效果更佳，因此对需要高精度对话系统场景，数据量的要求就会相对较高。

结论：

整体来讲， Transformer模型在对话系统中体现出了很好的性能和表现力。在实际利用中，斟酌到模型的使用处景，需要在性能和效力之间进行权衡，进一步优化算法。