【Grok 大模型深度解析】第一期：技术溯源与核心突破

一、Grok的技术基因：从Transformer到混合架构的演进

1.1 Transformer架构的局限性

2017年Google提出的Transformer架构彻底改变了自然语言处理领域，其自注意力机制（Self-Attention）在长序列建模上表现优异。然而，随着模型规模的增大，传统Transformer暴露出以下问题：

• 计算复杂度：自注意力机制的时间复杂度为O(n²)，当上下文长度超过10万token时，计算成本呈指数级增长。
• 内存瓶颈：存储键值对（KV缓存）的内存需求随序列长度线性增加，导致长文本处理效率低下。
• 训练成本：千亿级参数模型的训练需要数万块GPU，耗时数月，成本高达数千万美元。

1.2 混合架构的创新突破

Grok通过融合多种前沿技术，构建了全新的混合架构：