Transformer与MoE架构：原理、差异与应用全景

序

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一、引言：大模型时代的架构演进

2025年，人工智能领域正经历着从通用模型向专业化、高效化方向的深刻变革。Transformer架构作为自然语言处理（NLP）的基石，其自注意力机制通过并行计算捕捉序列中的全局依赖关系，成为机器翻译、文本生成等任务的核心技术。然而，随着模型规模突破万亿参数，传统Transformer的计算效率瓶颈日益凸显。混合专家模型（MoE）通过引入“条件计算”机制，将单一前馈网络（FFN）重构为多个专家网络，仅激活部分参数子集，实现计算效率与模型容量的平衡。本文将从核心原理、技术差异、应用场景及最新发展四个维度，系统对比这两种架构的演进路径与实践价值。

二、核心原理：从密集计算到稀疏激活

（一）Transformer架构的全局建模

Transformer采用编码器-解码器结构，其核心创新在于自注意力机制。通过计算输入序列中每个token与其他token的关联权重，模型能够并行处理长距离依赖关系，避免传统循环神经网络（RNN）的序列化计算瓶颈。例如，在机器翻译任务中，编码器通过多头注意力层捕捉源语言句子的语义关联，解码器则利用跨注意力机制将目标语言生成与源语言对齐。这种设计使Transformer在保持高精度的同时，显著提升训练效率。