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在上一期的内容中，我们对 Grok 大模型从技术溯源的角度，了解了它从 Transformer 架构局限性出发，迈向混合架构创新的历程，同时也梳理了从 Grok - 1 到 Grok - 3 的版本迭代所带来的技术跃迁以及其独特的差异化优势。这一期，我们将深入到 Grok 大模型的架构内部，探究其精妙设计，同时剖析其背后独特的训练哲学，看看 Grok 是如何在复杂的技术挑战下实现高效训练与强大性能的。

一、混合架构解析：Transformer + SSM + MoE 的协同运作

1.1 Transformer 核心模块回顾

Transformer 架构作为现代大语言模型的基石，其核心的自注意力机制（Self - Attention）在 Grok 中依然占据重要地位。自注意力机制允许模型在处理序列中的每个位置时，能够同时关注序列中其他所有位置的信息，从而有效地捕捉长距离依赖关系。其计算公式为：