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自回归模型的多级关系建模：从单一指向到指向性Token的范式革新

news 2025/5/20 10:08:56

一、传统自回归模型的局限性

在传统自回归（Autoregressive, AR）模型中，文本生成遵循以下核心机制：
$P(y_1, y_2, ..., y_T) = \prod_{t=1}^T P(y_t \mid y_1, y_2, ..., y_{t-1}),$
其中，每个时刻 ( y_t ) 的预测仅依赖于前文 ( y_1, y_2, …, y_{t-1} ) 的线性累加信息。这种“中心指向”模型存在以下缺陷：

单一指向关系：每个 ( y_t ) 的预测仅指向词表（Vocabulary）的分布，无法显式建模前文 Token 间的语义关联。
语义断裂风险：当上下文过长时，关键信息可能因注意力衰减或梯度消失被忽略，导致生成结果与前文语义不连贯。
穷举概率困境：模型需在每一步为所有可能的 Token 计算概率，计算复杂度高且难以捕捉长程依赖。

二、指向性Token的多级关系模型

1. 核心思想：从“中心指向”到“关系图建模”

我们提出 指向性Token（Pointer Token）机制，将文本序列转化为 多级关系图。其核心思想是：

每个Token的预测不再直接指向词表，而是指向历史 Token 的位置索引（Position Index）。
通过位置索引的层级关联，形成前文 Token 间的显式关系图，从而捕捉多级语义依赖。

2. 模型实现步骤

（1）指向性Token的生成规则

假设原始输入序列为 ( {A, B, C, D, A, B} )，其转换为指向性Token的规则如下：

首次出现的Token 直接保留（如 ( A, B, C, D )）。
重复出现的Token 被替换为指向其首次出现位置的指针（如第5个 ( A ) 指向第1个 ( A )，第6个 ( B ) 指向第2个 ( B )）。

转换后的序列变为：
$\text{指向性Token序列} = [A, B, C, D, \text{指向}(1), \text{指向}(2)]$

（2）多级关系图的构建

通过指针的层级关联，形成以下关系图：
$\begin{aligned} \text{指向}(1) &\rightarrow A, \\ \text{指向}(2) &\rightarrow B, \\ \text{指向}(3) &\rightarrow C, \\ \text{指向}(4) &\rightarrow D, \\ \text{指向}(5) &\rightarrow \text{指向}(1), \\ \text{指向}(6) &\rightarrow \text{指向}(2). \end{aligned}$

（3）预测机制的改进

在预测新 Token 时，模型需同时考虑：

指针指向的概率分布：计算指向历史位置的分布 $P(\text{指向}(i) \mid \text{前文})$ 。
最终词表映射：通过路径追溯将指针路径映射为实际 Token。例如：
$\text{预测指向}(5) \rightarrow \text{指向}(1) \rightarrow A.$

三、多级关系模型的优势

1. 解决单一指向的局限性

显式语义关联：通过指针路径，模型可直接建模 ( A ) 与第5个 Token 的语义关联。
长程依赖捕捉：路径长度可动态扩展，避免传统模型对固定上下文窗口的依赖。

2. 降低计算复杂度

减少概率空间：指针仅需指向历史位置（假设序列长度为 ( T )，指针空间为 ( T )）。
语义归并：重复 Token 的语义通过指针共享，减少冗余计算。

3. 提升生成连贯性

路径一致性约束：通过路径追溯确保生成的 Token 与历史语义路径一致。
动态语义更新：新指针的加入可动态扩展关系图，适应上下文演化。

四、技术实现与挑战

1. 模型架构设计

编码器-解码器结构：
- 编码器：生成位置敏感的表示 ( h_1, h_2, …, h_T )。
- 解码器：通过路径追溯获取语义：
  $\text{最终Token} = \text{TracePath}(p_t, h_1, ..., h_T).$
训练目标：
$\mathcal{L} = \sum_{t=1}^T \left[ \log P(p_t \mid \text{前文}) + \lambda \cdot \text{路径一致性损失} \right].$