1. Transformer 架構

核心模型

• GPT-4、BERT、T5、LLaMA、通義千問、文心ERNIE

關鍵技術

• 多頭注意力：GPT-4 使用 96 頭注意力
• 位置編碼創新：LLaMA 采用 RoPE（旋轉位置編碼），Claude 3 引入 ALiBi
• 歸一化優化：LLaMA 使用 RMSNorm 替代 LayerNorm

2. RetNet（微軟挑戰者架構）

模型

• 微軟 RetNet-7B（11）

技術突破

• 保留機制（Retention）：通過指數衰減保留歷史信息，支持 O(1) 推理復雜度
• 分塊遞歸：混合并行與遞歸處理，8k 上下文推理速度提升 8.4 倍

主流架構類型及代表模型

1. Decoder-Only架構（自回歸生成）

模型	參數量	核心技術	應用場景
GPT-4	1.8T	MoE 架構（16專家）、GQA 分組查詢注意力	多模態對話、代碼生成
Grok-1	314B	Sandwich Normalization、MoE 稀疏路由	實時問答、推理
Claude 3	未公開	狀態空間模型（SSM）+ Transformer 混合架構	長文本生成、邏輯推理
通義千問	720B	多模態 Qformer 對齊、128k 上下文窗口	企業級知識處理

2. Encoder-Decoder架構（序列到序列）

模型	核心技術	應用場景
T5	Text-to-Text 統一框架、多任務預訓練	翻譯、摘要、問答
GLM-130B	Prefix-LM 統一編碼解碼、DeepNorm	中英雙語生成、推理
Pegasus-X	非對稱淺編碼+深解碼結構	長文本摘要、內容改寫

3. MoE混合專家架構

模型	專家數	核心技術	優勢場景
Mixtral 8x7B	8	動態路由負載均衡、稀疏激活（僅13B激活）	多語言混合任務處理
Switch-XL	2048	萬億參數、動態專家分片	超大規模預訓練
字節COMET	64	GPU 負載均衡優化、專家利用率達92%	企業級高效訓練

4. 多模態融合架構

模型	模態支持	核心技術	應用案例
GPT-4V	文本+圖像+視頻	CLIP 對齊、視覺-語言聯合微調	圖像描述、跨模態搜索
商湯日日新	文本+3D+語音	多任務統一框架、知識圖譜增強	數字人、元宇宙生成
星火V3	文本+工業傳感	64專家 MoE、昇騰910B 國產適配	智能制造、物聯網分析

關鍵技術組件演進

1. 注意力機制變種

• GQA（分組查詢）：LLaMA-2 平衡 MHA 質量與 MQA 效率
• 滑動窗口注意力：Longformer 支持 4k 窗口局部計算
• 隨機稀疏注意力：SparseBERT 減少 80% 計算量，精度保留 98%

2. 位置編碼對比

類型	代表模型	公式特點	優勢場景
RoPE	LLaMA、通義	復數域旋轉保持相對位置不變性	長文本生成
ALiBi	Claude、Qwen	線性偏置懲罰（Attention Score -= m·i-j）	短文本理解
可學習	BERT	隨機初始化向量訓練	短文本理解

3. 國內架構特色

• 文心ERNIE 4.0：知識增強（百億實體圖譜）+ 多任務預訓練
• 星火認知：MoE 動態路由響應 < 0.3ms，千卡并行效率 82%
• 書生2.5：商湯開源多模態模型，COCO 檢測 65.0 mAP

架構演進趨勢

• 超長上下文：通義千問支持 128k tokens，Claude 突破 200k 窗口
• 硬件協同設計：光子芯片（Lightmatter）提升 Attention 能效 100 倍
• 輕量化部署：GPTQ 4bit 量化使 7B 模型顯存降至 3.5GB
• 智能體融合：LangChain+RAG 實現實時知識庫檢索

30+模型架構全景圖

架構類型	代表模型（國內）	代表模型（國外）
Decoder-Only	通義千問、訊飛星火、智譜	GPT-4、Claude、LLaMA
Encoder-Decoder	文心ERNIE、紫東太初	T5、BART、Pegasus
MoE	字節豆包、華為盤古	Mixtral、Grok-1、Switch
多模態	商湯日日新、百度文心一格	GPT-4V、Gemini、Flamingo

通過以上架構創新，大模型在生成質量、推理效率和跨任務泛化能力上持續突破，未來將形成“基礎架構統一化（如 RetNet）+ 應用架構場景化”的生態格局。