现在市面上几乎所有的大模型，比如chatGPT、豆包、kimi等用的都是transformer架构。同时越来越多的人对大模型感到好奇，却常被复杂原理吓退。“作为在 AI 领域创业 3 年的过来人，我将通俗易懂解的大白话说说 transformer 架构，帮助你快速理解其核心流程，并指出它的三大“天生瓶颈”，最后聊聊如何在垂直领域找到突破口。

Transformer 的四个阶段

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接收输入：向大模型输入一段自然语言，系统会将文本读入并进行编码。

拆解积木：模型会把你的输入像玩乐高一样拆成一个个“词的积木”。这些积木会被送进一个读过海量资料的AI大脑。一开始，它们彼此独立、还不知道彼此的关系；进入“大脑”后，它们开始相互“看见”、彼此联想与讨论，逐步挖掘更深层的含义。你可以把这一步想象成一个积木团队在做头脑风暴：目标只有一个——弄明白你这句话真正想表达什么。这是整个生成式AI中最“用脑”的环节。

组织答案：模型并不会一下子想好整段话，而是先判断“下一个最合适的字/词是什么”（这一步给出的是概率分布而非最终文字）。它脑海里出现的不是一个确定的字，而是一张可能性列表：比如A的可能性80%，B的可能性 30%……它会据此决定从哪里开口。所以这也是AI回答中出现幻觉或错误的原因。

输出答案：接下来需要一个简单的“出字规则”把可能性落成文字。最直观的做法是：每一步都选“当前最可能”的那个字/词。选出第一个之后，再把“已经写出的内容”送回前面的“大脑”，和上下文一起再想一遍，继续决定第二个；第二个出来后，再带着前两个回去想第三个……周而复始，直到把一整段话写完。所以你会看到它是在一个字（或一个词）一个字/词地往外写——这不是故意为难人，而是它的工作方式。

以上就是 Transformer 大模型生成答案的基本流程。理解 Transformer 模型的工作原理很重要，因为其中包含了几个无法逾越的局限，而这些局限正是我们寻找机会驾驭AI的关键。

Transformer 的三大“天生瓶颈

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尽管transformer展现出强大能力，但其架构内置了无法逾越的限制，恰恰是我们挖掘机会的切入点。

计算量呈平方增长

每次生成新词，都要把它和之前所有词再次一同计算，生成新词时，模型需要让该词与全部历史tokens做一次注意力计算（历史表征通常被缓存，不会反复重算），因此总计算/显存随长度近似O(n²)；从1000到10000，整体成本可达约100倍量级提升。对于长上下文或复杂任务，成本和时延都将迅速攀升，最终遇到显存和带宽瓶颈。

专业知识“稀释”效应

大模型的预训练数据覆盖了海量互联网信息，但专业领域内容只占其中一小部分。纵然模型能在医学、法律等领域深度学习，也会被各种非专业信息“稀释”，从而影响回答的准确性与深度。一次专业问答，往往夹杂着大量无关信息，这一问题在推理阶段难以根除。

AI“幻觉”不可避免

幻觉的根源在于训练目标是「下一个词预测」（缺少“事实对错”的直接约束）且缺少外部事实校验：当证据不足或知识过期时，模型会补全最可能的续写；通过RAG/检索增强生成（先检索权威资料再作答）、工具调用（如计算器/数据库/搜索）、规则约束（限定可回答范围与格式）等手段可以显著降低，但要完全消除非常困难。

面向垂直领域的落地策略

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以上三大局限并非坏事，反而为垂直领域应用提供了天然机会。深入行业的核心需求，定制专属规则和流程，能有效规避大模型的通用短板。从技术走向生意，三大局限共同指向一个结论：只要 Transformer 路线不变，垂直领域的 AI 应用就会长期存在，具备不可替代性与更高上限。

原因很简单：规则不可能覆盖所有情境，通用知识不可避免被稀释，而通用能力又有现实天花板。把 AI 放进行业自有的规则与流程里运行，能减少幻觉、稳定表现，这本质上是更务实的 Prompt Engineering 与系统设计。

差异化规则设计

通过精准的 Prompt 设计或内置领域逻辑，让 AI 按照行业特定流程回答，显著降低幻觉风险。先判断场景→再选模板→必要时调用工具。输出尽量结构化（要点/表格/JSON），对不确定内容给出处或人工复核。

强化专业知识模块

把领域内高质量资料（文献、手册、SOP/标准作业流程、内部知识库）做成检索插件（回答前自动从指定资料库里调取相关内容的工具）或微调数据（用你的专属数据再训练一下模型，让它更懂你的领域），聚焦深度与专注度，减少通用数据的干扰。必要时引入权限与版本管理，保证知识的时效与可信度。

合理切分上下文

对长文档进行分块摘要或知识图谱检索，在可控的上下文窗口内提供精准信息，平衡效率与深度。长文不整段塞，采用分块→召回→重排→去重，只把最相关片段送入上下文，并控制窗口长度，避免成本与时延暴涨。

需要提醒：并非所有垂直应用都适合深耕。复杂度不足、门槛较低的场景（如简单翻译/通用摘要）很容易被通用大模型覆盖。另外，市场上相当多的 AI 项目最终并未达到预期，因此要尽量聚焦高价值、数据可控的细分领域，以差异化能力赢得认可。

结语

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大模型的能力天花板、知识稀释与幻觉机制并非阻碍，而是产业创新的切入口。只要我们深耕垂直领域，定制专属规则和知识，加强专业模块，就能在 AI 竞争中获得持久优势。创业者应将通用模型视作强大底盘，将差异化应用打造成独家利器，把握 AI 时代的最佳商机。

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