1. 基本架构类型与技术演进

1.1 单模态基础架构

• Transformer 架构：基于自注意力机制，GPT/BERT等模型通过堆叠多层解码器/编码器实现长序列建模，成为自然语言处理的标准架构
• 扩散模型架构：通过逐步去噪过程生成图像/音频，在Stable Diffusion等模型中实现高分辨率内容生成
• 混合卷积-注意力架构：Vision Transformer等视觉大模型通过在CNN基础上集成注意力模块，增强局部细节捕获能力

1.2 多模态融合架构

• 对齐式架构：CLIP通过对比学习对齐图文特征空间，实现跨模态语义匹配
• 联合掩码架构：LayoutLMv3采用文本、图像、布局的联合掩码策略完成文档理解
• 动态路由架构：针对输入特征自动切换处理路径，支持语音/视频/文本的灵活组合

1.3 领域专用架构

• 科学计算架构：面向流体力学等领域的物理信息神经网络，融入偏微分方程约束
• 医疗垂直架构：Med-PaLM通过医学知识图谱增强的检索模块提升诊断可靠性
• 边缘计算架构：采用动态稀疏化技术实现90%+参数压缩，适应移动端部署

2. 核心技术组件创新

2.1 注意力机制改进

技术方向	典型方法	创新价值
空间注意力	Swin Transformer的窗口划分	降低计算复杂度至O(n)级别
稀疏注意力	Longformer的局部全局注意力	支持超长序列处理
动态路由注意力	Mixture-of-Experts门控机制	实现条件计算资源分配

2.2 参数效率优化

• 知识蒸馏：通过教师-学生模型迁移，将千亿级模型压缩至十亿级部署
• 动态稀疏训练：基于彩票假设发现有效子网络，最高支持96%参数剪枝
• 参数共享策略：ALBERT的跨层权重共享技术降低70%存储需求

2.3 训练优化技术

graph LR
A[数据并行] --> B[流水线并行]
B --> C[张量并行]
C --> D[混合精度训练]
D --> E[梯度累积]
E --> F[Checkpoint重计算]

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