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 |
|---|
| 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 |
|---|
| 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 |
|---|
| 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 |
|---|
| 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 |
|---|
| 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） |
|---|
| 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。
