1.3　Transformer的擴展與優化

Transformer模型的核心機制雖然強大，但在實際應用中也面臨計算復雜度高、長序列處理能力不足等挑戰。為解決這些問題，研究者們提出了多種擴展與優化策略。

本節深入探討動態注意力的實現原理及其在不同場景中的適應性，分析長序列任務中長距離注意力（Long-Range Attention）機制與稀疏注意力（Sparse Attention）機制的性能提升，同時介紹多樣化位置編碼方法在模型理解長短期依賴關系中的重要作用。這些優化為大模型的高效訓練和推理提供了有力支持，并在DeepSeek-V3中得到了充分應用。