关于大型语言模型中的长程依赖（Long-Range Dep

[不定项选择题]

关于大型语言模型中的 长程依赖（Long-Range Dependency） 问题，下列哪些改进方法是针对这一问题提出的？

使用稀疏注意力机制（Sparse Attention）

使用旋转位置编码（Rotary Position Embedding）

查看答案及解析

Vonian

长程依赖（Long-Range Dependency）的核心定义：在大型语言模型（LLM）处理长文本序列时，模型难以有效捕捉距离较远的 token（如句子开头与结尾、长文档中跨段落的语义）之间的关联，导致语义理解、逻辑连贯性或推理能力下降。其本质是 “远距离信息难以传递和关联” 的问题。

下面逐一分析各选项是否针对这一问题提出：

正确，通过优化位置信息传递间接改善长程依赖。
位置编码的核心作用是为 token 注入 “顺序信息”，让模型理解 token 间的相对位置（这是建立长程依赖的前提）。传统位置编码（如 Transformer 原论文的正弦余弦编码、BERT 的可学习位置编码）存在局限性：

RoPE 通过旋转矩阵将位置信息嵌入到注意力计算中，具有两大优势：

长度无关性：可无缝泛化到任意长度的序列，不会因序列过长导致位置信息失效；
相对位置建模：通过旋转操作，token 间的注意力权重直接与它们的相对位置相关，即使是远距离 token，其相对位置关系也能被精准捕捉（例如，文档开头和结尾的 token，RoPE 能清晰建模它们的 “距离”）。
这种优化确保了长序列中 token 的位置关系不丢失，为模型捕捉长程依赖提供了基础，因此是针对长程依赖的重要改进。

发表于 2025-08-27 10:22:38 回复(0)