在人工智能领域，一场关于大模型架构的新革命正在悄然酝酿。自Transformer架构横空出世以来，其在AI行业的影响力不容小觑，但同时也引发了对于路径依赖的担忧，促使业界对架构创新的需求愈发迫切。
目前，业内的探索主要沿着两条路径展开。一方面，是对Transformer架构本身的改进，比如通过引入稀疏Attention等技术，旨在提升计算效率和内存利用率，以应对日益增长的模型规模和复杂度。另一方面，则是探索非Transformer架构的可能性，试图摆脱对Attention机制的依赖，这类架构在长序列建模、并行计算和推理效率上展现出独特优势，且呈现出融合多种技术特点的趋势。
回顾大模型架构的发展历程，从深度学习初入NLP领域，到Transformer时代的开启，预训练与Scaling Law范式成为主导，再到Transformer架构达到巅峰，基础模型的参数规模不断刷新记录。然而，随着预训练范式的潜力逐渐见顶，业界开始将目光投向创新架构的探索。
Transformer架构虽然强大，但也存在不少问题，比如二次计算复杂度导致的算力消耗巨大，端侧部署的局限性，以及在处理长序列任务时的效率不足。因此，业界开始对Transformer的Attention机制、FFN层等进行改进，同时也不忘探索新型RNN、新型CNN等非Transformer架构的可能性。
在架构创新的道路上，行业内部存在着不同的声音。一方认为，突破智能天花板的关键在于架构的彻底革新；另一方则强调，通过压缩智能密度来提高效率同样重要。这种分歧促使混合架构逐渐成为趋势，不同架构之间的融合与互补成为新的研究方向。
值得注意的是，架构创新并非一蹴而就，而是遵循着技术迭代周期律。目前，业界正处于新技术突破的前夜，各种创新架构如雨后春笋般涌现，为AI领域注入了新的活力。
在探索新架构的过程中，业界也取得了不少成果。比如，某些改进后的Transformer架构在计算效率和内存利用率上取得了显著提升；而一些非Transformer架构则在长序列建模和并行计算上展现出独特优势。这些成果不仅推动了AI技术的进步，也为未来的应用创新提供了更多可能性。
随着技术的不断发展，相信未来会有更多创新架构涌现，为AI领域带来更加深远的影响。在这场关于大模型架构的新革命中，谁将成为新的王者，让我们拭目以待。
