从RNN到Transformer：生成式AI技术演变与未来展望

生成式人工智能（Generative AI）近年来取得了令人瞩目的进展，其背后的核心技术是自回归模型的不断演进。从传统的递归神经网络（RNN）到革命性的Transformer架构，本文将全面剖析这一技术发展历程。

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一、RNN：生成式模型的起点

1. RNN的基本原理

递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种专为处理序列数据设计的神经网络架构。其核心思想是通过循环连接的隐藏状态（hidden state）实现对序列上下文信息的捕获。

公式表达为：

其中， 表示当前时间步的隐藏状态， 是输入， 是权重矩阵， 是偏置。

2. 优势与局限

RNN的优势在于其对时间序列数据的天然适配。然而，其局限性同样明显：

• 梯度消失与爆炸问题：导致长程依赖难以捕获。

• 计算效率低下：由于序列数据的逐步处理，难以并行化。

为了解决这些问题，LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）应运而生。

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二、LSTM与GRU：RNN的改进

1. LSTM的创新

LSTM通过引入门控机制，缓解了梯度消失问题。其核心组件包括：输入门、遗忘门和输出门。记忆单元（Cell State）允许信息在长时间跨度内得以保留。

2. GRU的简化设计

GRU对LSTM进行了简化，仅保留两个门：重置门和更