Transformer——Q115 分析动态架构Transformer的控制器梯度优化

该问题归类到Transformer架构问题集——架构变体——高效架构。请参考LLM数学推导——Transformer架构问题集。

1. 问题背景：一成不变的架构，满足不了复杂多变的需求

传统 Transformer 架构如同固定路线的火车，不论输入是简单的问候语，还是复杂的学术论文，都以相同的结构和计算流程处理数据。这种 “一刀切” 的模式，在面对多样化任务和动态输入时，既浪费计算资源，又难以达到最优性能。想象一下，用处理长篇小说的复杂流程去分析 “今天天气如何” 这样的简单问题，就像用大卡车运送一颗鸡蛋，效率极低。

动态架构 Transformer 应运而生，它引入控制器来动态调整模型结构，比如根据输入文本长度选择不同数量的注意力头，或是动态激活特定的子层。但这带来了新的挑战：控制器如何学习到最优的调整策略？答案在于梯度优化—— 通过调整控制器的参数，让模型在各种场景下都能 “聪明” 地选择合适的架构，而这