第6章：Transformer与注意力机制

基于Transformer的大型模型

1. 大型模型的发展背景

计算资源的突破：GPU/TPU集群和大规模分布式训练技术的成熟
数据量的爆发：互联网文本、图像等数据的指数级增长
架构创新：Transformer的自注意力机制对长序列建模的天然优势

2. 核心特征

特征	说明
模型参数量	通常超过1亿参数（如GPT-3达1750亿）
预训练-微调范式	先在通用数据上预训练，再针对下游任务微调
零样本/小样本学习	通过prompt工程实现无需训练样本的推理

3. 典型架构演进

graph LR
  A[原始Transformer] --> B[BERT:双向编码器]
  A --> C[GPT:自回归解码器]
  B --> D[RoBERTa/ALBERT优化]
  C --> E[GPT-2/GPT-3规模扩展]

4. 关键技术突破

位置编码改进：相对位置编码（如Transformer-XL的递归机制）
注意力优化：
- 稀疏注意力（Longformer）
- 分块注意力（Reformer）
训练技巧：
- 混合精度训练
- 梯度检查点
- 数据并行+模型并行

5. 代表性模型对比

模型	参数量	最大上下文	特点
BERT-base	110M	512	双向注意力,Mask-LM目标
GPT-3	175B	2048	零样本推理,思维链提示
T5	11B	512	统一文本到文本框架
Switch	1.6T	2048	混合专家(MoE)架构

6. 应用挑战与解决方案

显存限制：
- 模型并行（如Megatron-LM的Tensor/Pipeline并行）
- 参数卸载（CPU/NVMe换入换出）
推理延迟：
- 模型蒸馏（TinyBERT）
- 量化压缩（8-bit/二值化）
伦理风险：
- 内容过滤机制
- 可解释性工具（LIME/SHAP）

案例：ChatGPT通过RLHF（人类反馈强化学习）对齐人类价值观，展示了大型语言模型的安全部署可能性。

7. 未来方向

多模态扩展：CLIP、Flamingo等视觉-语言统一模型
节能训练：绿色AI（如稀疏化训练）
认知架构：结合符号推理的神经模型


注：此内容包含技术细节与前沿进展的平衡，可根据读者背景调整数学公式的深度（如是否需要展开注意力矩阵计算）。如需增加代码示例（如HuggingFace模型调用），可补充实践章节。