1.3　Transformer的扩展与优化

Transformer模型的核心机制虽然强大，但在实际应用中也面临计算复杂度高、长序列处理能力不足等挑战。为解决这些问题，研究者们提出了多种扩展与优化策略。

本节深入探讨动态注意力的实现原理及其在不同场景中的适应性，分析长序列任务中长距离注意力（Long-Range Attention）机制与稀疏注意力（Sparse Attention）机制的性能提升，同时介绍多样化位置编码方法在模型理解长短期依赖关系中的重要作用。这些优化为大模型的高效训练和推理提供了有力支持，并在DeepSeek-V3中得到了充分应用。