神经网络Transformer架构中的多尺度上下文建模 多尺度上下文建模是指Transformer架构中捕获不同粒度或范围上下文信息的技术。在自然语言处理中，词汇、短语、句子和段落等不同层级都包含重要语义信息，传统Transformer的自注意力机制虽然能捕获全局依赖，但对局部和跨层级特征的显式建模存在局限。 核心实现方式包括： 分层注意力机制：通过设计不同大小的注意力窗口实现多尺度感知。例如局部注意力聚焦相邻词汇（短语级），全局注意力覆盖整个序列（文档级），二者输出通过门控机制融合 扩张注意力模式：类似扩张卷积的思想，在计算注意力时跳跃式连接位置，以指数增长方式扩大感受野。例如设置扩张因子为1,2,4的并行注意力头 金字塔网络结构：通过逐步下采样构造特征金字塔。在Transformer块间插入池化层，使深层网络处理压缩后的序列，同时保留跳跃连接保证不同尺度的特征融合 具体技术实例： Longformer的局部+全局注意力设计，将注意力计算复杂度从O(n²)降至O(n) BigBird的随机注意力、局部窗口注意力和全局令牌相结合，在长序列任务中实现多尺度上下文捕获 Funnel Transformer的编码器-解码器结构，编码器逐步缩减序列长度，解码器通过上采样恢复细节 应用优势： 在机器翻译中更好处理长距离指代和语境一致性 文本分类任务可同时利用局部关键词和整体语义 代码理解时能协调函数级上下文与语句级逻辑 与普通Transformer的对比： 标准Transformer虽理论上能建模任意长度依赖，但实际受限于计算资源和训练数据，多尺度建模通过结构归纳偏置显式强化不同粒度特征的提取，在同等参数下获得更优的上下文表示能力。