关于前馈神经网络（FFN）在Transformer中的作用，以下哪个描述最准确？（）

关于前馈神经网络（FFN）在Transformer中的作用，以下哪个描述最准确？（）

A.FFN仅用于降低计算复杂度，对模型性能影响不大

B.FFN主要用于并行计算，加快训练速度

C.FFN增加非线性表达能力，并且研究发现很多事实知识存储在FFN参数中

D.FFN专门用于处理标点符号和特殊字符

正确答案：C

答案解析：

选项A：前馈神经网络（FFN）在Transformer中并非仅用于降低计算复杂度，且对模型性能有着重要影响。FFN能够对自注意力机制输出的特征进行进一步处理和变换，增加模型的非线性表达能力，学习更复杂的模式，所以对模型性能提升起到关键作用，并非影响不大，A选项错误。

选项B：Transformer能够并行计算主要得益于自注意力机制，而非FFN。FFN是对每个位置的特征分别进行处理，并不直接负责实现并行计算以加快训练速度，B选项错误。

选项C：FFN在Transformer中增加了非线性表达能力，它由两层全连接层组成，中间使用ReLU激活函数，这使得模型能够学习到更复杂的非线性关系。并且有研究表明很多事实知识存储在FFN参数中，对模型的知识学习和表达起到重要作用，C选项描述准确。

选项D：FFN并不是专门用于处理标点符号和特殊字符的。Transformer模型整体通过其架构和训练机制来处理文本中的各种元素，包括标点符号和特殊字符，FFN的作用是更广泛地提升模型对特征的处理和表达能力，并非针对特定的标点和特殊字符处理，D选项错误。