【AI大模型：技术原理】15、Transformer架构深度解析：从并行计算到千亿参数模型的扩展密码

一、Transformer的基因密码：并行化架构的革命性突破

（一）序列计算的历史性突破

在Transformer诞生之前，RNN/LSTM等序列模型受困于串行计算的天然缺陷：

• 时间复杂度瓶颈：处理长度为N的序列需O(N)时间，且无法并行，导致训练速度随序列长度呈线性下降。例如，LSTM处理512长度文本需512次递归计算，而Transformer仅需一次矩阵乘法。
• 长距离依赖困境：通过隐藏状态传递信息的机制，导致梯度在长序列中呈指数级衰减（梯度消失）或爆炸。实验表明，LSTM对超过200词的序列依赖建模准确率下降至58%，而Transformer在1024词序列中仍能保持89%的依赖捕捉率。

（二）自注意力机制的数学本质

自注意力机制通过Query、Key、Value的三元组运算，实现序列元素的全局关联建模：
Attention(Q,K,V)=softmax(QK⊤dk)V \text{Attention}(Q, K, V) =