从RNN到Attention

欢迎来到阶段四！在这个阶段，我们将深入AI的底层原理。首先，让我们了解大语言模型最核心的技术突破——从RNN到Attention机制的演进。

这一课可能会有些「硬核」，但我会尽量用通俗的方式解释。理解这些原理，能帮你更好地使用和优化AI应用。

语言是有顺序的。「我吃了饭」和「饭吃了我」意思完全不同。所以处理语言的AI需要理解词语之间的顺序关系。

早期处理序列数据的方法是RNN（循环神经网络）。它的思路是：按顺序一个词一个词地处理，同时「记住」之前看过的内容。

RNN有两个严重的问题：

1. 长距离遗忘：处理到句子后面时，可能已经「忘记」句子开头的内容。就像你读一本书，读到后面忘了前面写的什么。
2. 无法并行：必须按顺序处理，前一个词处理完才能处理下一个。这使得训练非常慢。

句子："这本书是关于一个年轻人如何在困境中...（省略500字）...最终实现梦想的故事"

问题：当RNN处理到"故事"时，它可能已经忘记开头说的是"这本书"
这导致它无法正确理解"故事"指的是什么

2017年，Google发表了著名的论文《Attention Is All You Need》，提出了Transformer架构。其核心创新就是「自注意力机制」（Self-Attention）。

注意力机制的核心思想是：处理每个词时，让模型能够「看到」句子中的所有词，并判断哪些词对当前词的理解更重要。

让我们用一个简单的例子来理解：

句子："小明把苹果给了小红，因为她很饿"

问题：这里的"她"指的是谁？

自注意力的工作方式：
1. 处理"她"这个词时
2. 计算它与句子中每个词的"关联分数"
3. "小红"的分数会很高（因为语义相关）
4. "小明"的分数会较低
5. 基于这些分数，模型理解"她"指的是"小红"

通过这种方式，即使「小红」出现在句子较早的位置，处理「她」时仍然能够正确关联。

注意力机制解决了RNN的两大问题：

1. 长距离依赖：每个位置都能直接「看到」所有其他位置，不会遗忘
2. 可以并行：所有位置可以同时计算，大大加速训练

这就是为什么Transformer架构能够支撑GPT、BERT等大模型的训练——它既能理解长文本中的复杂关系，又能高效地利用GPU并行计算。