在上一期的內容中，我們對 Grok 大模型從技術溯源的角度，了解了它從 Transformer 架構局限性出發，邁向混合架構創新的歷程，同時也梳理了從 Grok - 1 到 Grok - 3 的版本迭代所帶來的技術躍遷以及其獨特的差異化優勢。這一期，我們將深入到 Grok 大模型的架構內部，探究其精妙設計，同時剖析其背后獨特的訓練哲學，看看 Grok 是如何在復雜的技術挑戰下實現高效訓練與強大性能的。
一、混合架構解析：Transformer + SSM + MoE 的協同運作
1.1 Transformer 核心模塊回顧
Transformer 架構作為現代大語言模型的基石，其核心的自注意力機制（Self - Attention）在 Grok 中依然占據重要地位。自注意力機制允許模型在處理序列中的每個位置時，能夠同時關注序列中其他所有位置的信息，從而有效地捕捉長距離依賴關系。其計算公式為：
)
)