量子位智库：2025大模型架构创新研究报告

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大模型架构创新研究：从Transformer主导到多元路径探索

一、Transformer架构的发展与瓶颈

自2017年Transformer架构提出后，其凭借预训练+微调范式与Scaling Law（规模扩展定律），成为大模型发展的核心框架。2018-2022年，以BERT、GPT-3、GPT-4为代表的模型通过不断扩大参数规模（从百亿到万亿级），推动大模型在自然语言处理、多模态生成等领域突破性能上限，预训练-微调+Transformer+next token prediction范式成为行业主流。

然而，随着模型规模扩大，Transformer的局限性逐渐显现：二次计算复杂度（O(n²)）导致算力消耗激增，训练成本呈指数级上升，且端侧部署困难，长序列处理效率低下。例如，GPT-4推理阶段资源密度远超早期模型，每轮对话成本数倍于GPT-3，预计到2030年训练需求将达近2000万个H100级别GPU，凸显“算力墙”与“架构墙”瓶颈。

二、架构创新的两条核心路径

当前行业围绕“优化Transformer”与“非Transformer架构探索”展开并行研究：

1. Transformer架构改进

聚焦Attention机制、FFN层及训练范式优化：

- Attention改进：通过稀疏注意力（如动态+块注意力）、线性注意力等技术，将计算复杂度从O(n²)降至O(n log n)或线性级别，提升长序列处理效率。例如，动态选择历史块进行注意力计算，减少无效计算。

- FFN层创新：引入MoE（混合专家）、类脑稀疏连接等技术，分解参数为可动态激活的神经元组，在保持性能的同时降低计算量。

- 训练范式革新：探索跳过SFT（监督微调）直接进行强化学习优化（如DeepSeek-R1），结合混合精度训练（FP8）等工程优化，提升训练效率。

2. 非Transformer架构探索

以新型RNN、CNN及其他替代模型为主，试图突破Transformer的路径依赖：

- 新型RNN路径：如RWKV-7通过广义Delta Rule实现动态状态演化，Mamba-2利用状态空间模型提升训练效率2-8倍，xLSTM通过扩展门控机制增强长序列建模能力。

- 新型CNN路径：Hyena Hierarchy以层次化全局卷积替代注意力，捕捉长程依赖关系。

- 其他创新：TimeMixer完全依赖前馈网络建模序列，LFM受生物神经启发分解权重矩阵，降低参数量。

三、行业趋势与未来方向

1. 混合架构崛起：高效Transformer与非Transformer架构逐渐融合，形成Hybrid架构。例如，MoE与稀疏注意力结合，兼顾性能与效率，成为大模型部署的重要选择。

2. 端侧与小模型落地：非Transformer架构因计算高效性，更适合端侧设备及中小规模模型场景，推动AI在边缘计算、移动设备等领域的普及。

3. 多模态与推理能力深化：大模型从简单拼接多模态转向原生一体化架构，强化逻辑推理（如System 2能力）与工具使用，提升实际应用价值。

4. 技术迭代周期加速：行业已进入“后Transformer时代”，传统预训练范式见顶，强化学习、知识蒸馏等“后训练”技术成为新焦点，下一代主流架构或在混合路径中诞生。

四、代表性模型与机构

国内外企业与研究机构积极布局架构创新：

- Transformer优化派：Google Gemini、OpenAI GPT系列、百度文心、阿里通义等持续改进Attention机制与训练效率。

- 非Transformer探索派：RWKV、Mamba、RetNet等新兴架构由学术机构（如普林斯顿大学、MSRA）与创业公司（如月之暗面、阶跃星辰）推动，部分已实现工业级落地。

总体而言，大模型架构创新正从单一依赖Transformer转向多元技术路径竞争，未来混合架构与高效计算或成为突破智能天花板与压缩智能密度的关键方向。

以下为报告节选内容