Transformer 中的并行和串行

1. Transformer 的“并行性”到底指什么？

Transformer 相比 RNN/LSTM 的最大优点是：

• Encoder 阶段：所有位置的 self-attention 可以 同时计算（并行）。

• Decoder 训练阶段：即使有 mask，所有位置的 self-attention 也能 一次性并行计算。

👉 并行性主要体现在 训练时。

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2. 那为什么生成时是串行的？

在 推理/生成阶段（inference），自回归的 Decoder 要逐个词生成：

• 第一步预测第 1 个词

• 第二步要等到第 1 个词出来了，才能拼接输入再预测第 2 个词

• …

所以推理时是 串行的。

⚠️ 这是自回归生成的本质限制 —— 你必须知道前面生成的内容，才能预测下一个。

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3. 为什么训练时可以并行？

训练和推理的机制不一样：

• 训练时（Teacher Forcing）：

  • 目标句子（比如 “I love you”）是已知的。

  • 所以在 Decoder 里，我们可以把 <BOS>, I, love, you 全部喂进去，

  • Masked Self-Attention 保证第 ttt 个位置只用到 ≤t\leq t≤t 的词。

  • 这样，所有位置的预测（I, love, you, <EOS>）都能 一次并行算出来。

• 推理时：

  • 未来的词不可知，只能等模型一步步生成。

  • 所以必须串行。

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4. 类比帮助理解

• 训练就像学生在做“带答案的模拟卷”——所有句子都给了，所以可以一口气学会所有位置该输出什么。

• 推理就像学生在考场上“现场写作文”——答案没给，只能一边写一边想。

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5. 总结

• Transformer 的 并行优势：主要体现在 训练阶段，大幅快于 RNN。

• Transformer 的 自回归限制：在 推理阶段，仍然是串行生成。

• 所以实际应用中（比如 GPT 生成文本）会比较慢，需要一些技巧（比如缓存 KV、并行解码、采样优化）来加速。