今天分享的是：大模型专题：大模型架构创新研究报告

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《大模型专题：大模型架构创新研究报告》聚焦大模型架构创新，分析Transformer架构的局限性及行业探索路径。报告指出，随着模型规模扩大，Transformer的二次计算复杂度（O(n²)）导致算力消耗激增，长序列处理效率瓶颈凸显，端侧部署受限，行业对其路径依赖引发创新需求，当前主要从Transformer架构改进和非Transformer架构探索两条路线突破。

Transformer架构改进围绕Attention机制、FFN层及归一化层展开：稀疏注意力、动态注意力等优化计算效率，MoE混合专家分解FFN层提升稀疏连接效率，LongRoPE等技术改进位置编码增强长序列建模。非Transformer架构则包括新型RNN（如RWKV、Mamba）、新型CNN（如Hyena Hierarchy）及其他创新架构（如RetNet、LFM），其中RWKV通过广义Delta Rule优化状态演化，Mamba利用状态空间模型提升训练效率，RetNet结合状态空间与多头注意力实现并行计算。

技术发展呈现混合架构趋势，线性Transformer与非Transformer架构融合（如Mamba+MoE），兼顾性能与效率。行业对架构创新的分歧集中于“突破智能天花板”（坚持Transformer高性能路径）与“压缩智能密度”（追求线性架构高效性），前者以GPT-4为代表，后者以Mamba、RWKV为方向，两者交集渐增，Hybrid架构成为主流选择。

当前行业处于传统Transformer范式见顶、新技术突破前夜，2023年后进入架构创新密集期，学术界聚焦新型RNN/CNN的理论突破，工业界侧重工程优化与落地验证，如字节跳动、阿里巴巴等企业加速布局混合架构，推动大模型向高效能、低能耗方向演进。未来，架构创新将更注重算力适配、多模态融合及端侧部署能力，以支撑大模型在复杂场景的规模化应用。

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