LLM不擅长单次前向归纳统计怎么优化
Transformer单次前向深度固定、注意力本质是加权平均，难做精确计数；解法是把统计外包给确定性计算，或用多步生成与预处理换深度。
要点
- 根因是层数固定且Softmax注意力的加权平均会抹平离散计数与全局统计特征。
- 算力外包：让模型写Python或SQL在沙箱执行，拿精确结果回填上下文，而非自己数。
- 用自回归把单次前向拆成多步，显式打印中间累加状态，以token生成次数换计算深度。
- 上下文工程：进模型前用规则、正则或聚类算好频次与汇总表，只喂统计摘要加典型样本。
- 分治归约：分块让模型做局部结构化提取，再用代码汇总，最后让模型解读结论。