【AI大模型】14、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：
$$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{Q{K}^{\top }}{\sqrt{d_k}}\right)V$$

• 并行计算基础：Q、K、V的矩阵乘法可在GPU/TPU上并行执行，时间复杂度为O(N^2)，但得益于硬件加速，实际计算效率反超RNN。以512长度序列为例，Transformer的自注意力计算在A100 GPU上仅需0.5ms，而LSTM需20ms。
• 长距离依赖解决方案：每个位置的输出直接聚合所有位置的信息，彻底消除递归结构的路径长度限制。在WikiText-103长文本建模任务中，Transformer的困惑度（Perplexity）达14.5，显著低于LSTM的21.8。

（三）多头注意力的认知隐喻

多头注意力通过将Query/K/V投影到h个低维子空间（头），模拟人类大脑的多通道信息处理机制：

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, n_heads):
        super().__init__()
        self.d_k = d_model // n_heads
        self.heads = nn.ModuleList([
            nn.Linear(d_model, 3*d_model) for _ in range(n_heads)
        ])
        self