从零构建大语言模型全栈开发指南：第一部分：数学与理论基础-1.2.1RNN与LSTM的局限性
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文章大纲
- 1.2.1 RNN与LSTM的局限性
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- 1. RNN的局限性分析
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- 1.1 梯度消失与爆炸问题
- 1.2 长期记忆能力缺陷
- 1.3 计算效率瓶颈
- 2. LSTM的局限性与改进瓶颈
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- 2.1 结构复杂度与计算开销
- 2.2 对短序列的过拟合倾向
- 2.3 硬件适配性限制
- 3. 大语言模型时代的局限性突破
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- 3.1 Transformer架构的替代优势
- 3.2 混合架构的探索
- 4. 总结：RNN/LSTM在大模型中的定位
1.2.1 RNN与LSTM的局限性
1. RNN的局限性分析
1.1 梯度消失与爆炸问题
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RNN的核心缺陷在于其梯度传播机制。
- 由于RNN通过时间展开（BPTT算法）反向传播梯度，梯度计算公式中存在权值矩阵的连乘项（ W k W^k