【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。
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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 滑动窗口（Sliding Window）：
(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 |
4. 实际建议
如果你需要处理长度为 4096 的文本，并希望模型能够记住最初的 2048 个 token，可以考虑以下方法：
(1) 对于 LSTM
- 分段输入：将序列分割成多个 2048 长度的片段，分别输入模型，并手动传递隐藏状态。
- 引入外部记忆模块：例如 Memory Networks 或 Neural Turing Machines，增强模型的长期记忆能力。
(2) 对于 Transformer
- 滑动窗口：将序列分割成多个重叠的窗口，分别处理后再合并结果。
- 使用 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。
- 稀疏注意力：例如 Longformer 或 BigBird，通过稀疏化注意力机制支持更长的上下文。
5. 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，实际效果较差。
- Transformer：默认情况下无法记住最初的 2048 个 token，但通过缓存机制或稀疏注意力等改进方法，可以在一定程度上增强长期记忆能力。