Transformer和图神经网络（GNN），其实是一回事？ 剑桥大学的Chaitanya K. Joshi提出一个非常有趣的观点：Transformer其实就是一种在“全连接图”上运行的图神经网络。 下面我们从相似点和不同点展开，帮助大家快速理解。 相似点： 1. 都是“消息传递”结构 GNN的核心思想是“节点之间传递消息”，一个节点会根据邻居的状态来更新自己；而Transformer中的Self-Attention，本质上也是在计算“我该从其他词那里学多少信息”，只不过它不是只看邻居，而是直接全图连接。 2. 注意力机制几乎一致 GAT（图注意力网络）和Transformer都采用Query-Key机制计算注意力权重，先点积、再过Softmax，决定“我更关注谁”。只不过GAT是在已有的图上做这事，而Transformer是边学习边建“关系”。 3. 更新是“以自己为单位”的 无论是GNN还是Transformer，更新操作都是“我收集信息——我做融合——我更新自己”，而不是全局统一变化。这种“token/node-wise”操作，让它们天然适配并行处理。 4. 最终目标都是：学出上下文感知的表示向量 每个节点或词，最终都要输出一个考虑了周围信息的表示，用于分类、预测或进一步处理。 不同点： 1. 连接方式完全不同 GNN只在“邻居”之间传递信息，结构稀疏、计算节省，但感知范围有限；Transformer直接把所有词连成一个“完全图”，每个词都能访问所有信息，计算开销更大，但全局感知能力更强。 2. 结构是给的 vs 学的 GNN通常需要提前定义好图结构（比如谁连谁）；Transformer不依赖图结构，它通过注意力权重“学”出谁和谁关系强，相对更灵活。 3. 对硬件的亲和度差很多 GNN常用稀疏操作，对GPU/TPU不友好；而Transformer用的是密集矩阵运算，能高效跑在大模型训练框架上。也正因为如此，Transformer成了这场“硬件彩票”的赢家。 4. 适用场景有明显差别 GNN擅长处理“天然是图”的数据，比如社交网络、知识图谱、分子结构；而Transformer更通用，适用于文本、图像、音频、时间序列，甚至现在也开始反攻图领域。 从底层机制来看，Transformer和GNN确实是“同一个宗门”。 未来，这两类架构的融合也在快速推进，比如图结构引导的Transformer、或带有注意力机制的图神经网络，共同拓展AI模型的表达边界。 感兴趣的小伙伴可以阅读原文：
