从序列建模到Transformer的进化：揭秘现代AI的核心引擎

在本系列的第二篇中，我们继续探讨Transformer模型如何彻底革新序列建模。上一篇文章介绍了循环神经网络（RNN）的原理与局限，尤其是其在处理长序列时梯度消失或爆炸的问题。而Transformer的核心突破，正是通过自注意力机制（Self-Attention）解决了这些瓶颈。 自注意力机制的核心思想是：每个词不仅能关注自身的上下文，还能直接“扫描”整个句子，判断哪些词对理解当前词最为关键。例如，在句子“那只老鼠突然僵住，然后惊恐地冲过地板，它的身体颤抖着，猫猛地扑向它”中，我们能立刻理解“它”指代的是“老鼠”，这依赖于对“惊恐”这一语境的判断。自注意力机制正是通过三个向量实现这一过程：查询（Query）表示当前词在“寻找什么”，键（Key）表示其他词能“提供什么”，值（Value）则包含该词的语义内容。 模型通过计算查询与键的点积来衡量相关性，再进行缩放（防止维度过高导致数值过大），并经由Softmax归一化为注意力权重。最后，用这些权重对值向量加权求和，生成当前词的新表示。这一过程高效且可并行计算，避免了RNN中逐个时间步处理的限制。 随着模型层数加深，注意力机制学习到的特征也从低级走向高级。在浅层，模型捕捉语法结构，如主谓关系（“猫”与“扑”）、动宾关系（“老鼠”与“扑”）；而在深层，模型开始理解语义连贯性和指代关系，例如识别“它”指代“老鼠”，实现核心指代消解。 Transformer架构完全基于注意力机制构建，摒弃了RNN或CNN的递归结构。其编码器块（Encoder Block）和解码器块（Decoder Block）通过多头注意力与前馈网络组成，实现全局依赖建模。尽管注意力机制并非首次提出，但Transformer是首个完全依赖自注意力、无需时间步递归的模型，专为机器翻译设计，实现了前所未有的并行训练效率。 训练目标采用“下一个词预测”任务，通过交叉熵损失反向传播优化参数。由于所有位置可同时处理，训练速度远超RNN。更关键的是，Transformer具备强大的迁移学习能力：预训练后只需少量微调即可适应下游任务，且模型规模越大，性能提升越明显。 Transformer的成功源于四大优势：无梯度瓶颈、支持并行训练、可迁移性强、高度可扩展。然而挑战仍存：推理阶段仍需逐词生成，存在误差累积问题；默认贪婪解码导致生成结果单一；多样性受限，需依赖温度采样等策略缓解。 未来，如何提升生成的逻辑性、可回溯性与多样性，仍是大模型发展的核心方向。