外观
大模型架构
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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]更新日志
2025/6/20 18:30
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