稀疏transformer的通俗例子

稀疏transformer的通俗例子举一个呢

GPT-5.1

用一个「人传纸条」的例子来直观说明什么是稀疏 Transformer。

1. 先想象：普通 Transformer 是「全班互相传纸条」

有一个班级有 50 个人，每个人都要：

把自己写的内容给班里每一个人看一遍
再根据大家的内容一起做决策

这就类似普通 Transformer 的全连接自注意力（full attention）：

序列中第
复杂度大约是

当班级人数（序列长度）变成 10,000 时，这就太累了、成本太高。

2. 稀疏 Transformer：不是所有人都互相看

稀疏（Sparse）的意思是：
不是每个位置都和所有位置连线，而是只和一部分「有用的」位置连线。

通俗例子 1：只看「附近的人」 + 「班长」

设想规则改成这样：

每个人只看左右各 2 个人（局部窗口）
再额外看班长（一个全局重要位置）
不再管别的同学。

这就是一种典型的局部 + 全局稀疏模式：

大部分注意力：集中在局部邻居（类似 CNN 的局部卷积）
小部分注意力：对某些全局 token（如 CLS、章节标题）有连接

这样每个人用到的信息就从「看 50 个人」变成「看 5 个人」，
整体从

3. 通俗例子 2：看「隔几个的人」——条纹状（Strided）注意力

再换一个学校规矩：

假设队伍按学号排成一列：
- 每个人只和自己前后 1 位（近邻）沟通
- 另外每隔 5 个人连一条线（例如看学号 -5, +5）

例如 10 号同学只看：

9 号、11 号（局部）
5 号、15 号（间隔 5 的条纹）

这就是条纹状（strided）稀疏注意力：

每个位置不是全看，而是：局部 + 周期性远处采样
可以在不爆炸的计算量里，让信息跨较远距离传递

4. 通俗例子 3：分组开会（Block Sparse / Local Attention）

想象一次超大年级大会，有 10,000 人：

先按座位号分成若干小组（block），每组 50 人
每组内部大家可以互相讨论（组内全连接）
只有各组的小组长能在一个大群里互相交流（全局稀疏连接）

这对应一种常见的稀疏 Transformer 模式：

每个 block 里用「局部 full attention」
block 与 block 之间仅通过少数「代表 token」连接（global / summary tokens）

这样做的效果：

组内细节信息保留得比较好
组间通过「代表」传递概要信息
复杂度大幅小于

5. 把这些通俗例子对应到技术名词

表格

通俗说法	技术对应
只看左右几个人	Local Attention / Sliding Window Attention
再额外看班长	Local + Global Tokens（如 Longformer, BigBird）
每隔 K 个人看一个	Strided Attention / Dilated Attention
分组开会 + 小组长沟通	Block-sparse Attention / Hierarchical Attention

这些都属于稀疏 Transformer 的思路：

用「有结构的少量连接」替代「所有位置和所有位置连线」。

6. 什么时候需要稀疏 Transformer？

文本特别长（几万字文档、长代码、长对话日志）
音视频序列很长（语音、视频、传感器信号等）
全连接注意力内存、计算成本都太大

这时用稀疏结构，就可以：

把复杂度从
还能保留关键的长程依赖（远处的信息仍有途径传过来）

User

稀疏transformer的通俗例子举一个呢

Model

Thoughts

Expand to view model thoughts

这是一个非常好的问题。要理解“稀疏 Transformer”（Sparse Transformer），我们先得理解普通的（稠密）Transformer 是怎么工作的。

为了让你一听就懂，我们用**“开会”或者是“读长篇小说”**来做比喻。

场景：读一本 1000 页的侦探小说

1. 普通 Transformer（稠密注意力，Dense Attention）

想象一下，你是一个记忆力极其变态但非常死板的读者。

当你读到第 500 页 的第 1 句话时，为了理解这句话，你强迫自己必须回头把前面 1 到 499 页的每一个字都重新“看”一遍，并分析它们和当前这句话的关系。
当你读到第 500 页 的第 2 句话时，你再次回头把前面所有的字都重新看一遍。

后果：

书越厚，你读得越慢（计算量爆炸）。
你的脑子（显存）很快就装不下了。
其实第 3 页描写的“天气很好”跟第 500 页的剧情根本没关系，但你还是浪费精力去看了它。

2. 稀疏 Transformer（稀疏注意力，Sparse Attention）

现在，你学会了“偷懒”和“抓重点”，这就是稀疏 Transformer。
当你读到第 500 页 时，你不再回顾每一个字，而是采用了以下策略：

策略 A：只看最近的（局部注意力，Local Attention）

你只回头仔细看最近的 5 页。
逻辑： 剧情通常是连贯的，刚才发生的事对现在最重要。

策略 B：只看关键点（全局注意力/间隔注意力，Global/Strided Attention）

除了最近的 5 页，你每隔 50 页大概扫一眼章节标题或者关键人物的名字。
逻辑： 即使是很久以前埋下的伏笔（比如第 1 页出现的凶手名字），我也能通过这种“跳跃式”的回顾抓取到，而不需要通读全文。