2025大模型Transformer架構(gòu)發(fā)展歷程、優(yōu)勢(shì)及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)分析報(bào)告

2025年深度行業(yè)分析研究報(bào)告 4 4 6 9 4 5 5 5 6 7 8 9 23 1Transformer架構(gòu)的過(guò)去和現(xiàn)在及大腦區(qū)域的擴(kuò)展。這些變化主要由基因的復(fù)制和分化驅(qū)動(dòng)。大腦區(qū)域的模進(jìn)化加速了這一過(guò)程，因?yàn)椴煌哪K可以獨(dú)立進(jìn)化。隨著我們對(duì)大腦認(rèn)知機(jī)制數(shù)據(jù)，如自然語(yǔ)言中的文本。自注意力機(jī)制通過(guò)計(jì)算輸入序列各部分之間的相似度，并為每個(gè)部分分配不同的權(quán)重，從而更加精準(zhǔn)地理解句子含義。這種機(jī)制能夠綜合考慮輸入的全面性和個(gè)別單詞之間的相關(guān)性，提升對(duì)信息的理解能力。因注：通過(guò)量化的方式，比較大語(yǔ)言模型和人類大腦在處理相同文本時(shí)的相似性的復(fù)雜性相提并論。人類大腦的進(jìn)化依賴于選擇和投注機(jī)制，以較低的容量實(shí)現(xiàn)然在功能上與人類的注意力機(jī)制有相似之處，但在實(shí)現(xiàn)原理和靈活性上存在顯著非數(shù)據(jù)不足。真正的智能不僅是數(shù)據(jù)量的堆積，而是在于對(duì)信息數(shù)據(jù)來(lái)源：YuqiRen等論文《DoLargeLanguageModelsMirrorCognitive注：該圖表明提示添加策略會(huì)影響大語(yǔ)言模型與大腦的相似性，明確提示添數(shù)據(jù)來(lái)源：YuqiRen等論文《DoLargeLanguageModelsMirrorCognitive注：該圖表明大語(yǔ)言模型在處理積極情感文本時(shí)與大腦的相似性更高，可能反映了訓(xùn)練數(shù)據(jù)或模型結(jié)構(gòu)等因素對(duì)情感處理的影響。速現(xiàn)旨在解決循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，簡(jiǎn)稱RNN）在處理長(zhǎng)序列構(gòu)由編碼器（含輸入嵌入、位置編碼、多頭注意力、前饋網(wǎng)絡(luò)、殘差連接與層歸注意力機(jī)制的核心原理是依據(jù)輸入序列中每個(gè)元素的獨(dú)特的能力，即同時(shí)計(jì)算輸入序列中所有位置之間的相互關(guān)系權(quán)重，并據(jù)此加權(quán)他所有元素，并根據(jù)彼此之間的相關(guān)性重新分配權(quán)重。對(duì)于序列中的每個(gè)詞，模型會(huì)計(jì)算它與其他所有詞之間的注意力分?jǐn)?shù)，然后依據(jù)這些分?jǐn)?shù)對(duì)所有詞進(jìn)行加權(quán)求和，從而得到該詞的新表示。這一過(guò)程是并行地對(duì)序列中所有詞同時(shí)進(jìn)行的數(shù)據(jù)來(lái)源：OpenAI公開(kāi)演講，財(cái)通證券研擴(kuò)展了模型的視野，使其能夠從多個(gè)不同的角度同時(shí)關(guān)注輸入信息，從而捕捉到更豐富的特征和關(guān)系。這種機(jī)制不僅增強(qiáng)了模型對(duì)序列中依賴關(guān)系的學(xué)習(xí)能力，還有效緩解了單一注意力機(jī)制可能遇到的有效分辨率降低等問(wèn)題，進(jìn)而顯著提高勢(shì)，能更好地利用長(zhǎng)上下文信息，且隨著參數(shù)和上下文長(zhǎng)度的增加，其性能提升效率，使其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集如語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練、機(jī)器翻譯等任務(wù)時(shí)，能在更模型，在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域取得了突破性成果。先進(jìn)模型構(gòu)建的基礎(chǔ)框架，展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。Transformer架構(gòu)具像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為像素特征向量。在完成這一轉(zhuǎn)換后，這些來(lái)自不同模態(tài)的特征向量便能夠在同一特征空間內(nèi)進(jìn)行有效的處理與交互。相比之下，Transforme提取空間局部特征，適用于圖像識(shí)別、物體檢測(cè)等任務(wù)局長(zhǎng)程依賴關(guān)系，可能在復(fù)雜的圖像-文本匹數(shù)據(jù)來(lái)源：KyuhongShim等論文《ACompar2Transformer架構(gòu)的未來(lái)行處理能力與自注意力機(jī)制的結(jié)合使得基于Transformer架構(gòu)的大模型能夠有效N是序列長(zhǎng)度、d為token嵌入的維度。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，這使得Transform算復(fù)雜度會(huì)隨著輸入序列長(zhǎng)度（token數(shù)量）的增加呈 r架構(gòu)的模型不僅需要大量的計(jì)算資源，還要求高效的并行處理能力，這使得訓(xùn)練會(huì)隨著序列長(zhǎng)度呈二次增長(zhǎng)，這使得處理長(zhǎng)文本時(shí)構(gòu)局限性后對(duì)注意力機(jī)制等方面進(jìn)行改進(jìn)的結(jié)果，且改進(jìn)后的上下文長(zhǎng)度仍無(wú)法RWKV），硬件感知型算法提升長(zhǎng)序列處理效率任務(wù)回顧表現(xiàn)較弱LightningAttention》財(cái)通證券算范式：并行、循環(huán)和分塊循環(huán)表征。保留機(jī)制本質(zhì)上是RNN力分?jǐn)?shù)，且仍然支持一定程度的并行計(jì)算，使得其結(jié)合了并行緩存技巧，大大簡(jiǎn)化了實(shí)現(xiàn)過(guò)程。此外，分塊循環(huán)表征法能夠執(zhí)行高效的長(zhǎng)序列建模。研究者對(duì)每個(gè)局部塊進(jìn)行并行編碼以提高計(jì)算速度，同時(shí)對(duì)全局塊進(jìn)行循圖17.RetNet同時(shí)實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練并行性、良好性能和低推理成本這一“不可能的三角”Mamba架構(gòu)以線性增長(zhǎng)的低計(jì)算開(kāi)銷隨序列長(zhǎng)度線性增長(zhǎng)，這使得它能夠處理更長(zhǎng)的文本序列，同時(shí)大幅降低計(jì)算表現(xiàn)不及基于Transformer的語(yǔ)言模型等問(wèn)題仍然存在，但開(kāi)源的研究社區(qū)為塊組成，每個(gè)殘差塊由具有循環(huán)結(jié)構(gòu)的時(shí)間混合（time-mixing）和通道混合每個(gè)時(shí)間步將多少新信息與舊信息分配給每個(gè)頭的Evolution其架構(gòu)的訓(xùn)練和推理代碼均已定稿，架構(gòu)論文仍在撰寫(xiě)過(guò)程中。 注：經(jīng)過(guò)不斷地版本迭代，基于RWKV架構(gòu)的模型在長(zhǎng)序Transformer則是以二次方擴(kuò)展。在答案質(zhì)量和泛化能力方面，RWKV的表現(xiàn)與 式非常敏感，提示詞的格式對(duì)生成結(jié)果有較大影響。且由于架構(gòu)設(shè)計(jì)的原因，RWKV模型在需要回顧的任務(wù)上表現(xiàn)較弱例如，應(yīng)先給模型提供任務(wù)指令，然后再提供需要執(zhí)行任務(wù)的材料文本，以確保 控制的門控）組成，構(gòu)建了一個(gè)高效、靈活且計(jì)算復(fù)雜次基本操作：隱式長(zhǎng)卷積和數(shù)據(jù)控制的對(duì)角矩陣乘法。遞歸深度決定算子大小，Hyena可表達(dá)為與數(shù)據(jù)相關(guān)的對(duì)角矩陣和托普利茨矩陣的乘積。它具有亞線性參來(lái)說(shuō)是傅里葉空間中的卷積)并應(yīng)用FFTConv運(yùn)算，時(shí)Hyena能夠顯著縮小與注意力機(jī)制的差距，以較小的算力預(yù)算來(lái)達(dá)到相同效果。在序列長(zhǎng)度為2K時(shí)，Hyena將訓(xùn)練計(jì)算量減少了20%，達(dá)到過(guò)對(duì)傳統(tǒng)注意力機(jī)制中的Softmax操作進(jìn)行線性化依賴能力較差，目前的研究正在著重解決這個(gè)問(wèn)題。線性注意力機(jī)制相關(guān)研究作MiniMax-01等模型研究都取得了一定進(jìn)展。效廣播回查詢向量Q。這一設(shè)計(jì)不僅顯著提升了計(jì)算效率，還保留了全下文建模的強(qiáng)大能力。AgentAttention的創(chuàng)新之處在于，它成功地將傳統(tǒng)的Softmax注意力與線性注意力無(wú)縫集成，形成了一種全新的注意力范式。這在處理高分辨率場(chǎng)景時(shí)效果更為顯著。此外，AgentAttention還可應(yīng)用于預(yù)訓(xùn)練的大規(guī)模擴(kuò)散模型，有效加速圖像生成過(guò)程，并顯著提升生成圖像的質(zhì) 雜度從平方級(jí)別降低到線性級(jí)別，極大地提高了模型的效率，使其能夠處理并分別進(jìn)行計(jì)算，從而減少了內(nèi)存訪問(wèn)次數(shù)并提高了計(jì)算速度，研究團(tuán)隊(duì)表lMiniMax-01系列模型：首次將線性注意力機(jī)制擴(kuò)展到商用模型的級(jí)別。注意力，從而既解決了Softmax注意力的效率