大模型总忽略你后半段提示：罪魁祸首是Attention Sink——首Token“聚光灯效应”。

首Token成了“吸睛磁铁”？你的长提示正在被大模型秒跳过

你有试过把精心撰写的2000字复杂指令喂给大模型，结果它像刷短视频一样只扫一眼开头就急着回答，关键细节全被忽略？别急着骂它敷衍，这背后其实藏着一个被学术圈悄悄盯了两年、工业界早已默默认可的“注意力黑洞”——Attention Sink（注意力沉槽）。

简单说，就是Transformer架构的大模型会把绝大部分注意力死死锁在第一个Token上，后面无论你写得多精彩，它都只能分到残羹冷炙。

这种“首Token独宠”现象在长文本中尤其致命——你的核心诉求若埋在中间或结尾，模型大概率“礼貌性无视”。这不是bug，而是DeepMind和新加坡国立大学最新研究揭示的模型默认行为，而且早在预训练阶段就已种下种子。

背后操盘手曝光：Google DeepMind联手NUS，Xiangming Gu带队掀开Transformer底裤

这次把Attention Sink机制彻底扒干净的，是Google DeepMind的Xiangming Gu及其新加坡国立大学（NUS）和Sea AI Lab的合作者。Gu博士是高效语言模型与表征学习领域的狠人，本次研究横跨理论分析、消融实验与工业部署，两篇核心论文《When Attention Sink Emerges in Language Models: An Empirical View》与《Why Do LLMs Attend to the First Token?》分别入选ICLR 2025与COLM 2025，堪称“注意力沉槽解剖手册”。

研究团队不仅用热力图、cosine相似度、梯度流等工具把Transformer从Embedding到Softmax的每一层都照了个透，甚至还挖出了Sink形成的“最小参数门槛”——区区1400万参数就能复现，彻底打破“只有千亿模型才有的玄学”迷思。

Attention Sink长啥样？首Token的Key像夜店社牛，和谁都“一见钟情”

技术细节听起来吓人，但其实机制超直观。

在标准Transformer注意力机制中，每个Query会去和所有Key做点积匹配，然后Softmax归一化决定“注意力分配”。问题就出在这儿：首Token的Key向量被模型偷偷投射到了一个“万能兼容空间”——无论后面哪个Query出现，它都能以极高的余弦相似度“对上眼”。

你可以想象成夜店里第一个进来的客人自带光环，无论谁来搭讪都能聊得火热，而后面进来的再有趣，也难抢C位。

研究团队用热力图可视化了q·k的相似度分布：首Token那块红得发烫，像烧红的铁板，其他Token只能瑟瑟发抖。这种“天然高亲和力”在Softmax放大后，直接导致首Token吸走60%甚至90%以上的注意力权重。

为什么偏偏是第一个Token？LayerNorm和MLP联手“造神”

你可能会想：那我把关键句挪到开头，是不是就能骗过模型？答案是“能，但治标不治本”。因为Attention Sink锁定的不是内容，而是“绝对位置0”这个身份。Transformer的Pre-LN结构（先LayerNorm再MLP）在第一层处理时，只有首Token有输入，没有其他Token的Embedding来“稀释”它的激活值。于是MLP把它推到一个高维稀疏空间，极少数维度爆发式激活，形成“巨峰”（spike）。后续层的注意力机制看到这种特殊结构，就学会了“只要遇到巨峰，就默认是最重要信号”。

更扎心的是，就算你把第二段剪切粘贴到开头，只要它占据位置0，模型依然会把它当Sink。这不是内容偏好，而是位置编码与归一化机制的“共谋造神”。

预训练阶段就埋雷：1400万参数也能造出Sink，学习率和权重衰减是推手

很多人以为Attention Sink是百亿大模型专属的“富贵病”，错！研究团队用最小14M参数的GPT-2模型就成功复现了Sink现象，而且在预训练的第一个epoch就初露端倪。

他们发现：提高学习率会加速Sink形成；增加L2权重衰减会让首Token的Key权重更大；训练数据越丰富多样，模型越倾向于“把注意力集中给开头最省事”。

这说明，只要使用标准的Next-Token Prediction目标加Softmax Attention机制，Sink几乎是不可避免的副产品。区别只在于：小模型可能只给首Token 50%权重，而千亿模型直接干到95%以上——越强大，越偏执。

干掉Attention Sink？小心模型当场“精神分裂”

既然Sink这么霸道，那能不能直接关掉它，让注意力均匀分配？

研究团队做了残酷的消融实验：人为强制移除首Token的高注意力后，模型稳定性断崖式下跌。比如，仅把句子开头的“greatest”换成“best”，后面所有隐藏状态就像多米诺骨牌一样一路崩坏。

原因在于，没有Sink作为“定海神针”，信息会过度混合，每个Token都试图承载全局语义，导致微小扰动引发蝴蝶效应。

换句话说，Attention Sink其实是Transformer的“安全阀”——它通过牺牲后文关注度，换取主干逻辑的稳定。这听起来反直觉，但就像老司机开车总握稳方向盘主轴，不会每秒微调每个轮胎。

工业界早已偷着用：流式推理、量化、多模态全靠它省显存

别以为这是纯学术游戏。事实上，Attention Sink早已成为工业优化的隐形基座。

在流式语言模型（Streaming LM）中，工程师只缓存首Token的KV + 最近窗口Token的KV，显存直接砍半；
在KV缓存量化（如IntactKV）中，首Token的KV被保留全精度，其余粗暴转INT8，大幅减少掉点；
在多模态长故事生成里，图片起始符被故意设为位置0，确保视觉特征不被海量文本淹没。

可以说，谁理解了Sink，谁就能在“长上下文+低显存+低位宽”的极限场景里横着走。业内大佬私下笑称：“这玩意儿就像老干妈，加哪儿都提味，还不用交专利费。”

GPT开源版紧急打补丁：加个“虚拟首Token”，注意力瞬间分流

OpenAI最近放出的GPT OSS（开源小模型）被眼尖网友发现：注意力logits里多出一串神秘可学向量。Xiangming Gu立刻认领——这正是他论文里提出的“键偏置”（Key Bias）技巧！

做法极简：给每个注意力头配一个低秩可学向量，当作“虚拟首Token”，模型会自动把部分注意力分流给它。

这样，真实首Token不再承受巨大激活压力，表征分布更平滑，量化时Outlier大幅减少，训练也更稳定。

Gu在推特调侃：“我论文里只写了一句，他们居然真连夜集成进生产线了。”这招成本极低，却能显著提升长文本推理质量，堪称“四两拨千斤”。

通义千问3 Next另辟蹊径：加个Sigmoid门，想“不混合”就不混合

阿里通义千问3 Next则走了更激进的路子——在注意力机制里加Sigmoid门控。

简单说，模型先预测“当前Token要不要和上下文混合”：如果门输出接近0，注意力直接变透明，Token保留原始状态（即No-Op）；如果接近1，则正常混合。这样，模型不必死抱首Token，也能主动切断信息洪流，避免过度扰动。

实验显示，该机制大幅削弱了巨峰激活，长上下文稳定性、量化精度、蒸馏效果全线提升，相关工作甚至拿下NeurIPS 2025最佳论文，被称为“Attention Sink终结者”。这背后其实是理念转变：从“被动接受Sink”到“主动控制混合”。

开发者实战指南：写提示把“圣旨”放开头，长文勤插【重申】

理论再酷，不落地等于白讲。作为每天和大模型死磕的你，该怎么做？

第一铁律：所有关键指令、约束、示例必须塞进前50字——模型70%的行为由开头决定。

第二，若文本超长，请在中后段反复插入【重申】、【切记】、【总结】等标记，人为制造“局部首Token”，让注意力多次聚焦。

第三，用结构化格式：【角色】【任务】【要求】【输出格式】分段写，模型会把每个标题当作新Sink点。

第四，流式推理优先选支持Sink压缩的框架（如vLLM+Streaming Variant），显存省一半，QPS翻倍。第五，量化部署时，务必保留首Token的KV全精度，别一刀切INT4，否则Sink崩塌，全文崩盘。

Sink不会消失，只会进化成“按需聚光灯”

放眼未来，Attention Sink不会被消灭，只会变得更智能。

三大技术正在合力重塑它：

一是线性注意力（如Performer、FLashAttention），用核函数替代Softmax，天然支持“零注意力也合法”，Sink效应被平滑稀释；

二是门控机制（如千问3），让模型自主决定何时No-Op；

三是低秩键偏置（如GPT OSS），可插拔“虚拟聚光灯”，哪里需要光就打哪里。

这三大方向将把粗暴的“首Token霸权”升级为“场景感知聚光”，届时长上下文、多轮对话、端侧部署将迎来第二春。作为开发者，唯一要做的就是：紧跟论文，抢先把新机制搬进你的pipeline。

别对抗地心引力，学会在Attention Sink里跳舞

Attention Sink不是缺陷，而是Transformer在信息洪流中自保的本能。与其抱怨模型“只看开头”，不如学会利用它：把核心诉求放最前，关键节点人工插“重申”，部署时保留首Token全精度，训练时尝试键偏置或门控。

GPT OSS、通义千问3已经用行动证明——优化Sink不是消除注意力集中，而是让它更智能、更可控。

超长上下文时代已经来临，谁能驾驭Sink，谁就能在AI应用的下一波浪潮中稳坐C位。下次再遇到模型“看不见你后文”的崩溃时刻，别拍键盘，回来重读这篇，把聚光灯拨到你真正需要的位置。

长风破浪会有时，Attention Sink等你共舞！