今天分享的是：大模型架构创新研究报告
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《大模型架构创新研究报告》聚焦大模型架构发展，指出自Transformer架构提出以来，AI行业对其路径依赖引发效率与存储等问题，当前架构创新主要沿Transformer改进和非Transformer探索两条路径展开。Transformer改进方面，围绕Attention机制（如稀疏、动态注意力）、FFN层优化（如MoE混合专家）及归一化层调整，旨在降低计算复杂度（如从O(N²)降至O(N log N)），提升长序列处理能力。非Transformer架构则涌现出新型RNN（如RWKV、Mamba）、CNN（如Hyena Hierarchy）及其他创新模型（如RetNet、TimeMixer），这些架构摆脱Attention依赖，在并行计算、推理效率和端侧部署上具优势，例如Mamba-2通过状态空间模型提升训练效率2-8倍，RWKV-7引入广义Delta Rule优化状态演化。报告提到，Transformer架构在追求性能天花板上仍占主导，但计算成本高昂；非Transformer架构侧重效率与智能密度压缩，适合端侧和小模型场景，两者正走向混合融合，Hybrid架构渐成趋势。当前行业处于传统Transformer范式见顶、新技术突破前夜，未来需平衡性能突破与效率优化，推动大模型在多模态、推理能力等方向演进，同时关注开源生态与工业级落地，如RWKV、Mamba等已进入实际应用阶段。
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