根据推特用户God of Prompt的信息，Grassmann模型与Transformer模型在Wikitext-2语言建模和SNLI自然语言推断任务中表现各异。13M参数的Grassmann模型在Wikitext-2上困惑度为275.7，而同规模Transformer为248.4，Grassmann模型在语言建模方面落后约11%。但在SNLI验证准确率上，Grassmann head以85.50%略微超过Transformer head的85.45%，显示在某些推断任务中Grassmann结构优于注意力机制。该对比为AI模型架构创新带来新的业务机会，来源为God of Prompt。