AI版“马后炮”？大模型的「因果注意力」到底是啥？
目录
- AI版“马后炮”？大模型的「因果注意力」到底是啥？
- 这一切的根源，都指向大模型天生自带的**「因果注意力」机制**。
- 🔍 什么是「因果注意力」？用“写日记”打比方
- 📝 生活化举例
- 🧠 底层原理：Transformer里的“遮挡罩”
- 🧩 大模型里还有哪些关键注意力机制？
- 1. 双向注意力（Bidirectional Attention）
- 2. 滑动窗口注意力（Sliding Window Attention）
- 3. 分组注意力（Grouped Query Attention）
- 💡 搞懂这些有什么用？给你的AI使用指南
你有没有发现一个奇怪的现象：
- 让AI续写故事时，它永远不会“剧透”后面的情节；
- 换个提问顺序（比如先给选项再给背景），它就直接“断片”瞎蒙；
- 甚至你让它“总结下文”，它也只能基于已经生成的内容胡编。
这一切的根源，都指向大模型天生自带的**「因果注意力」机制**。
🔍 什么是「因果注意力」？用“写日记”打比方
简单来说，因果注意力就是大模型的“单向记忆”：它在生成每一个字的时候，只能依赖「已经出现过的信息」，绝对不能偷看「还没出现的内容」。
📝 生活化举例
想象你在写日记：
- 你写“今天早上我去了咖啡馆”时，只能回忆“出门”“选店”这些已经发生的事；
- 你不能提前把“下午会下雨”写进早上的日记里，因为那是未来的事。
大模型的因果注意力就是这个逻辑：
- 当它生成“小明去超市买了苹果”时，只能用前面的“小明去超市”这个信息；
- 它看不到后面还没生成的“因为他想做苹果派”，所以不会提前把原因写出来。
这也是为什么你让AI“续写小说”时，它永远不会提前剧透结局——它根本看不到结局，只能一步步“往前编”。
🧠 底层原理：Transformer里的“遮挡罩”
要搞懂因果注意力的底层逻辑，得从大模型
