上下文丢失

2025.10.14

位置编码外推失效是Transformer模型在长文本推理中出现上下文丢失的最常见架构限制，因为训练时使用的固定位置编码（如正弦编码）无法有效外推至超出训练长度的序列位置，导致位置信息丢失。

残差连接梯度消失主要影响训练而非推理时的上下文丢失；

前馈网络宽度不足影响模型容量但非长序列上下文依赖；

层归一化计算误差累积在长序列中可能发生但非主要因素。