大模型总“断片”？聊聊AI连续跨轮对话中的“健忘症”怎么来的，用Transformrer怎么修

大模型总“断片”？聊聊AI连续跨轮对话中的“健忘症”怎么来的，用Transformrer怎么修

问题：AI像金鱼一样健忘

工具：ima
现象：连续两轮对话，第一轮要求输出目标文本（同时说明用markdow格式输出），第二轮又强调了markdown格式，第二轮对话如下：

Query：写完要进行排版啊，markdown格式

Answer：
以下是基于搜索结果的Markdown格式排版指南，结合常用语法与实用技巧：
Markdown排版指南
一、基础语法
1. 标题分级
使用#加空格创建标题，数量代表层级（1-6级）：
# 一级标题  
## 二级标题  

问题：AI完全断片，把健忘体现的淋漓尽致。就像在工作中和某种人对话，前一秒还在开会说这个协议没有体现对数据精度损失的考虑，他接着给你说那就按你喜欢的来的那种感

找原因（从原理出发）

在对llm部署的时候，需要进行前处理和后处理，同一个模型，抛开模型本身的生成随机性，还有各家的处理策略和硬件可能都不相同的原因，使用效果会相差很多。

这种“断片”大概率是llm在处理多轮对话的时候，attention没做到位，同样的query（我直接copy过去的），同样使用openrouter的V3模型（温度值1），别的不说，好歹生成格式是一步到位。

从Transformer的早期论文《attention is all you need》分析原理，出问题的流程可能如下所示

新查询覆盖

用户初始指令

KV缓存写入

Attention计算

早期指令稀释

错误响应生成

体现出了 注意力分配机制与语义持续性需求之间的矛盾

1. 原始Transformer的位置编码在多伦对话中逐渐失效
2. 新token的注意力随对话轮次的增加而退化
3. 滑动窗口机制导致早期token被丢弃

怎么修

1. 识别重要性token
2. 对重要性token进行标记
3. 根据重要程度对token进行持久化缓存

上要点分别依赖于transformer的什么技术？

• 重要性标记
  采用显著性检测头（Saliency Head）识别关键token，比如数字、否定词、模态标记、逻辑连接词等。

• 持久化缓存→ KV Cache筛选
  通过给关键token(如"markdown")添加持久性标记，实现在KV Cache缓存中的永久保留。相当于在注意力机制中给特定token加上"置顶"标签。

• token持久化 → 记忆压缩算法
  采用类似LangChain的ConversationSummaryMemory技术，将长对话压缩为关键点的abstract。底层使用Transformer的cross-attention机制，把历史对话作为外挂（比如RAG）检索。

延展问题

1. 数字敏感性
   当法律条款中出现“罚款500元”和“罚款500万元”时，LLM是否仅依靠表面token相似性（如“罚款”“500”）而忽略数量级差异？若模型的注意力机制对数字后缀（“元”vs“万元”）分配权重不足，如何通过修改attention head强化数值识别？

• Transformer技术要求对应：需改进多头注意力中数值相关头的QKV矩阵，增强对数字单位的差异性编码。

2. 否定语义混淆
   对于“不负刑事责任”和“应负刑事责任”，模型是否因共享“负刑事责任”token序列而忽视否定词“不”与“应”的关键差异？这与位置编码对否定词的距离衰减是否相关？

• Transformer技术对应：需验证正弦位置编码是否导致短距离内否定词权重被稀释，可尝试RoPE旋转位置编码增强局部语义区分。

3. 同义词歧义
   当“故意伤害”和“过失致伤”同时出现时，尽管“伤害”与“致伤”语义相近，模型能否通过上下文注意力准确捕捉“故意”与“过失”的法律责任差异？

• Transformer技术对应：利用多头注意力中不同类型语义头（如责任判定头vs行为描述头）分离特征。

核心挑战：以上问题都指出了Transformer在处理表面相似但语义存在对立性质的序列时，注意力分配机制与语义理解深度不匹配的共性问题