Transformer训练时用teacherForcing，推理阶段效果差、速度慢，如何解决？

1. Beam Search：在推理阶段使用Beam Search算法，可以提高模型的生成效率和准确率。Beam Search是一种贪心算法，它在每个时间步选择概率最大的K个候选词，然后将这K个候选词作为下一个时间步的输入，重复这个过程直到生成结束。

2. Scheduled Sampling：在训练阶段，不完全使用teacher forcing，而是以一定的概率使用模型自身生成的结果作为下一个时间步的输入，这样可以让模型更好地适应推理阶段的情况。

3. Ensemble方法：使用多个不同的Transformer模型进行集成，可以提高模型的准确率和鲁棒性。

4. Distillation方法：将一个大型的Transformer模型的知识迁移到一个小型的模型中，可以提高小型模型的生成效率和准确率。

5. Pruning方法：对Transformer模型进行剪枝，去除一些冗余的参数和连接，可以减小模型的大小和计算量，提高生成效率。