NLP模型大对比：Transformer ＞Seq2Seq ＞ LSTM ＞ RNN ＞ n-gram

结论

我们可以用一个 图书馆查询 的类比来解释它们的差异：

n-gram 像用 望远镜片段观察
例：处理句子 "虽然价格贵但质量真的好"
- 3-gram只能看到局部组合：
  ["价格_贵_但", "贵_但_质量", "但_质量_真"]
- 无法关联首尾的 "价格" 和 "质量" 的对比关系
Transformer 像用 全景扫描仪
通过自注意力机制，让每个词都能关注到句子中所有其他词：
```
# "质量"对"价格"的注意力权重可能高达0.7
# "但"对"虽然"的注意力权重可能达0.6
```

n-gram 的局限性案例
输入： "苹果股价大涨，因为新品很甜"
- 3-gram会错误关联："新品_很_甜" → 可能预测"西瓜"（高频搭配）
- 无法发现 "苹果" 在此处指公司而非水果

Transformer 的解决方案
通过上下文注意力权重识别语义：

"苹果" ← 关注到 "股价" (权重0.8) → 判定为企业  
"甜"   ← 关注到 "新品" (权重0.3) + "股价" (权重0.6) → 判定为比喻用法

n-gram 的困境
遇到新词 "元宇宙"：
- 所有包含 "元宇宙" 的n-gram都成为低频组合
- 导致预测结果不可靠
Transformer 的优势
通过词向量和注意力机制：
- 即使没出现过 "元宇宙"，也能根据词根 "元"+"宇宙"_ 推测其语义
- 类似处理过 "元数据" 和 "宇宙探索" 的经验

n-gram 和 RNN 在自然语言处理中是两种截然不同的建模思路，我们可以通过 图书馆管理 的类比来理解它们的核心差异：

n-gram 像 接力赛跑
每个预测只依赖前一棒选手（前N-1个词）：

输入："我想喝一杯热的"
3-gram预测流程：
想喝→杯 → 喝杯→热 → 杯热→的 → 热的→[END]

RNN 像 滚雪球
通过隐藏状态积累历史信息：

hidden_state = update("我", init_state)
hidden_state = update("想", hidden_state)
hidden_state = update("喝", hidden_state)
# 当处理到"热"时，隐藏状态已包含"我/想/喝"的信息

n-gram 的局限案例
句子："虽然这款手机价格比同类产品高2000元，但它的_"
- 5-gram只能看到"产品高2000元但它的"
- 无法关联开头的"虽然"与结尾的预测

RNN 的优势体现
通过隐藏状态传递，即使相距20个词：

h_("虽然") → h_("价格") → ... → h_("它的") 
仍保留着转折关系的语义特征

以 诗歌生成 任务为例：

关键差异：

在序列到序列（Seq2Seq）任务中（如机器翻译、文本摘要等），直接使用RNN后通过全连接层输出（1 to N）看似简单，但存在以下关键问题，而编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构通过分步编码和解码的方式有效解决了这些挑战：

自然语言中的单词顺序至关重要。例如：

句子1：猫追老鼠
句子2：老鼠追猫
两个句子包含相同的词，但含义完全相反。
简单词嵌入+全连接的缺陷：
若直接将所有词嵌入拼接成一个向量（如[猫, 追, 老鼠] → 一个长向量），模型会丢失词序信息，无法区分两个句子的差异。
编码器-解码器的优势：
通过LSTM或Transformer按顺序处理输入词，编码器能够保留词序信息，并在隐藏状态中传递时序依赖关系。

在Seq2Seq任务中，输入和输出的长度通常是动态变化的。例如：

输入：英文句子 "Hello world"（2个词）
输出：中文翻译 "你好世界"（3个词）
简单词嵌入+全连接的缺陷：
全连接层需要固定维度的输入和输出，无法处理变长序列。
编码器-解码器的优势：
- 编码器可处理任意长度的输入序列，将其压缩为固定长度的上下文向量（hidden和cell）。
- 解码器基于上下文向量逐步生成变长的输出序列（逐词生成，直到预测到<eos>）。

语言中常存在跨越多个单词的依赖关系。例如：

句子：The cat, which was hungry and had been wandering the streets for days, finally found some food.
主句的主语cat与谓语found相隔很远。
简单词嵌入+全连接的缺陷：
全连接层难以捕捉长距离依赖（尤其是当句子较长时）。
编码器-解码器的优势：
- LSTM通过门控机制（遗忘门、输入门）逐步更新cell状态，传递长期信息。
- Transformer通过自注意力机制（Self-Attention）直接建模词与词之间的全局依赖。

编码器的核心作用是将输入序列编码为一个全局语义表示（上下文向量）。

简单词嵌入+全连接的缺陷：
直接将所有词嵌入拼接为一个向量，缺乏对整体语义的抽象（相当于“词袋模型”）。
编码器-解码器的优势：
- 编码器通过循环或注意力机制逐步融合上下文信息，生成紧凑的语义表示。
- 解码器基于此表示逐步展开生成目标序列，确保输出与输入语义一致。

简单词嵌入+全连接的缺陷：
若输入长度为N，输出长度为M，全连接层的参数量为 (N×embedding_dim) × M，随序列长度增长迅速膨胀，导致计算成本高且易过拟合。
编码器-解码器的优势：
- LSTM或Transformer通过参数共享（同一层处理所有时间步），参数量仅与隐藏层维度相关，与序列长度无关。
- 例如，LSTM的参数量为 4×(embedding_dim + hidden_dim)×hidden_dim，与输入长度N无关。