【深度学习】输入长度大于训练时输入长度会发生什么？LSTM 和 Transformer对比。

在训练时，模型通常以固定长度的上下文窗口（如 2048）进行截断反向传播（Truncated Backpropagation Through Time, TBPTT）。当训练时输入长度为 2048，但在生成时输入一个长度为 4096 的文本时，LSTM 和 Transformer 内部会发生什么，以及它们是否能够记住最初的 2048 个 token。Transformer 的自注意力机制允许模型一

AuGuSt_81

1254人浏览 · 2025-03-02 16:30:42

AuGuSt_81 · 2025-03-02 16:30:42 发布

问题背景：

当训练时输入长度为 2048，但在生成时输入一个长度为 4096 的文本时，LSTM 和 Transformer 内部会发生什么，以及它们是否能够记住最初的 2048 个 token。

1. LSTM 的情况

(1) LSTM 的工作机制

LSTM 在处理序列时，通过隐藏状态（Hidden State）逐步更新记忆。在训练时，模型通常以固定长度的上下文窗口（如 2048）进行截断反向传播（Truncated Backpropagation Through Time, TBPTT）。这意味着：

模型只会在每个窗口内更新参数。
隐藏状态可以在窗口之间传递，理论上允许 LSTM 记住比单个窗口更长的信息。

(2) 输入长度为 4096 时的情况

假设你将一个长度为 4096 的文本输入到 LSTM 中：

如果你没有手动重置隐藏状态，LSTM 的隐藏状态会随着序列逐步更新，并尝试记住整个 4096 个 token 的信息。
然而，由于以下原因，LSTM 很难有效记住最初的 2048 个 token：
- 梯度消失问题：即使有门控机制，长时间依赖仍然可能导致信息丢失。
- 隐藏状态容量有限：LSTM 的隐藏状态是一个固定大小的向量（如 512 维），当序列过长时，它可能无法容纳足够的历史信息。
- 训练限制：模型在训练时只见过长度为 2048 的上下文，因此对超过这个范围的依赖关系建模能力较弱。

(3) 总结

LSTM 理论上可以记住比 2048 更长的序列，但由于梯度消失和隐藏状态容量的限制，实际上很难有效记住最初的 2048 个 token。
如果需要处理超长序列，可以通过分段输入或引入外部记忆模块（如 Memory Networks）来增强记忆能力。

2. Transformer 的情况

(1) Transformer 的工作机制

Transformer 的自注意力机制允许模型一次性关注整个上下文窗口内的所有 token。然而，Transformer 的上下文窗口是固定的（如 2048），这意味着：

在训练时，模型只能看到长度为 2048 的输入。
在推理时，模型也无法直接处理超过 2048 的序列。

(2) 输入长度为 4096 时的情况

假设你将一个长度为 4096 的文本输入到 Transformer 中：

如果你直接输入整个序列，模型会报错，因为它的上下文窗口大小为 2048，无法处理超出范围的部分。
为了处理长序列，通常采用以下方法：
1. 滑动窗口（Sliding Window）：
  将序列分割成多个重叠的窗口（如每 2048 个 token 为一个窗口），分别处理后再合并结果。
  - 这种方法会导致模型无法直接访问超出当前窗口的历史信息。
2. 缓存机制（Caching）：
  使用递归结构（如 Transformer-XL）或缓存过去的隐藏状态，使得模型能够在一定程度上利用历史信息。
  - Transformer-XL 通过缓存过去的隐藏状态，允许模型记住比单个窗口更长的信息。
3. 稀疏注意力（Sparse Attention）：
  通过限制注意力范围，降低计算复杂度，同时支持更长的上下文。

(3) 总结

Transformer 默认情况下无法记住最初的 2048 个 token，因为它的上下文窗口大小限制了其视野范围。
如果使用滑动窗口，模型只能记住当前窗口内的信息。
如果使用缓存机制（如 Transformer-XL），模型可以在一定程度上记住更长的历史信息，但仍然受限于缓存的大小。

3. 对比与总结

特性	LSTM	Transformer
训练时上下文窗口	2048	2048
输入长度为 4096 时	隐藏状态逐步更新，理论上可以记住整个序列	默认无法处理，需分段或使用缓存机制
能否记住最初 2048 个 token	受限于梯度消失和隐藏状态容量，难以有效记住	默认无法记住，需使用缓存机制才能部分记住
长期记忆能力	较弱，适合短距离依赖	较强，但需扩展架构以支持长距离依赖