1. Transformer 架构
核心模型
- GPT-4、BERT、T5、LLaMA、通义千问、文心ERNIE
关键技术
- 多头注意力:GPT-4 使用 96 头注意力
- 位置编码创新:LLaMA 采用 RoPE(旋转位置编码),Claude 3 引入 ALiBi
- 归一化优化:LLaMA 使用 RMSNorm 替代 LayerNorm
2. RetNet(微软挑战者架构)
模型
技术突破
- 保留机制(Retention):通过指数衰减保留历史信息,支持 O(1) 推理复杂度
- 分块递归:混合并行与递归处理,8k 上下文推理速度提升 8.4 倍
主流架构类型及代表模型
1. Decoder-Only架构(自回归生成)
模型 | 参数量 | 核心技术 | 应用场景 |
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GPT-4 | 1.8T | MoE 架构(16专家)、GQA 分组查询注意力 | 多模态对话、代码生成 |
Grok-1 | 314B | Sandwich Normalization、MoE 稀疏路由 | 实时问答、推理 |
Claude 3 | 未公开 | 状态空间模型(SSM)+ Transformer 混合架构 | 长文本生成、逻辑推理 |
通义千问 | 720B | 多模态 Qformer 对齐、128k 上下文窗口 | 企业级知识处理 |
2. Encoder-Decoder架构(序列到序列)
模型 | 核心技术 | 应用场景 |
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T5 | Text-to-Text 统一框架、多任务预训练 | 翻译、摘要、问答 |
GLM-130B | Prefix-LM 统一编码解码、DeepNorm | 中英双语生成、推理 |
Pegasus-X | 非对称浅编码+深解码结构 | 长文本摘要、内容改写 |
3. MoE混合专家架构
模型 | 专家数 | 核心技术 | 优势场景 |
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Mixtral 8x7B | 8 | 动态路由负载均衡、稀疏激活(仅13B激活) | 多语言混合任务处理 |
Switch-XL | 2048 | 万亿参数、动态专家分片 | 超大规模预训练 |
字节COMET | 64 | GPU 负载均衡优化、专家利用率达92% | 企业级高效训练 |
4. 多模态融合架构
模型 | 模态支持 | 核心技术 | 应用案例 |
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GPT-4V | 文本+图像+视频 | CLIP 对齐、视觉-语言联合微调 | 图像描述、跨模态搜索 |
商汤日日新 | 文本+3D+语音 | 多任务统一框架、知识图谱增强 | 数字人、元宇宙生成 |
星火V3 | 文本+工业传感 | 64专家 MoE、昇腾910B 国产适配 | 智能制造、物联网分析 |
关键技术组件演进
1. 注意力机制变种
- GQA(分组查询):LLaMA-2 平衡 MHA 质量与 MQA 效率
- 滑动窗口注意力:Longformer 支持 4k 窗口局部计算
- 随机稀疏注意力:SparseBERT 减少 80% 计算量,精度保留 98%
2. 位置编码对比
类型 | 代表模型 | 公式特点 | 优势场景 |
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RoPE | LLaMA、通义 | 复数域旋转保持相对位置不变性 | 长文本生成 |
ALiBi | Claude、Qwen | 线性偏置惩罚(Attention Score -= m·i-j) | 短文本理解 |
可学习 | BERT | 随机初始化向量训练 | 短文本理解 |
3. 国内架构特色
- 文心ERNIE 4.0:知识增强(百亿实体图谱)+ 多任务预训练
- 星火认知:MoE 动态路由响应 < 0.3ms,千卡并行效率 82%
- 书生2.5:商汤开源多模态模型,COCO 检测 65.0 mAP
架构演进趋势
- 超长上下文:通义千问支持 128k tokens,Claude 突破 200k 窗口
- 硬件协同设计:光子芯片(Lightmatter)提升 Attention 能效 100 倍
- 轻量化部署:GPTQ 4bit 量化使 7B 模型显存降至 3.5GB
- 智能体融合:LangChain+RAG 实现实时知识库检索
30+模型架构全景图
架构类型 | 代表模型(国内) | 代表模型(国外) |
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Decoder-Only | 通义千问、讯飞星火、智谱 | GPT-4、Claude、LLaMA |
Encoder-Decoder | 文心ERNIE、紫东太初 | T5、BART、Pegasus |
MoE | 字节豆包、华为盘古 | Mixtral、Grok-1、Switch |
多模态 | 商汤日日新、百度文心一格 | GPT-4V、Gemini、Flamingo |
通过以上架构创新,大模型在生成质量、推理效率和跨任务泛化能力上持续突破,未来将形成“基础架构统一化(如 RetNet)+ 应用架构场景化”的生态格局。