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谁是大模型架构新王者？ ｜量子位智库
内容提要
大模型架构正处于“后Transformer时代”的创新竞赛，重点在于Transformer的改进和非Transformer的探索。Attention机制和FFN层的优化是研究热点，而新型RNN架构逐渐成为主流。行业对架构创新的看法分为两派，未来主流架构需突破10B、20B和100B规模。
关键要点
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大模型架构正处于后Transformer时代的创新竞赛。
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Transformer架构的不足包括推理成本和算力瓶颈。
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Attention机制和FFN层的改进是研究热点。
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非Transformer架构逐渐成为主流，形成双轨竞速。
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大模型架构演进历史分为四个阶段：前Transformer十年、Transformer时代、Transformer时代巅峰、后Transformer时代。
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行业对Transformer架构的争议主要集中在训练范式革新、架构创新和工程优化。
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Attention机制的改进是Transformer改进的重中之重，主要分为稀疏Attention和线性Attention。
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新型RNN架构成为主流非Transformer架构，计算复杂度为线性复杂度。
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行业内对架构创新的看法分为两派：技术迭代和智能普惠。
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下一代主流架构需突破10B、20B和100B规模。
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绝大多数架构创新仍停留在10B阶段，未来的突破尚待观察。
延伸解读
后Transformer时代的挑战与机遇
后Transformer时代的到来意味着大模型架构面临新的挑战，尤其是在推理成本和算力瓶颈方面。行业内对Transformer架构的争议促使研究者探索新的架构，这为非Transformer架构的崛起提供了机遇。未来的创新可能会在这些新兴架构中找到突破口。
架构创新的双轨竞速
当前大模型架构的创新呈现出双轨竞速的态势：一方面是对Transformer的持续改进，另一方面是非Transformer架构的快速发展。关注这两条路径的进展，将有助于理解未来大模型的演变方向及其在实际应用中的潜力。
行业共识与未来展望
行业内普遍认为，下一代主流架构需要在10B、20B和100B规模上实现突破。目前大多数创新仍停留在10B阶段，未来的技术进步将决定谁能在这一领域取得领先。关注这些规模的突破，将是判断未来架构发展的关键。
延伸问答
后Transformer时代的主要特点是什么？
后Transformer时代的主要特点是架构创新的双轨竞速，包括Transformer的改进和非Transformer架构的探索。
Transformer架构存在哪些不足之处？
Transformer架构的不足包括推理成本高和算力瓶颈。
Attention机制的改进方向有哪些？
Attention机制的改进主要分为稀疏Attention和线性Attention两大技术方向。
新型RNN架构的优势是什么？
新型RNN架构的优势在于其计算复杂度为线性复杂度，能够在控制算力开销的同时提供同等性能。
行业对大模型架构创新的看法有哪些分歧？
行业对大模型架构创新的看法主要分为两派，一派认为是技术迭代，另一派则关注智能普惠的追求。
下一代主流架构需要突破哪些规模？
下一代主流架构需要突破10B、20B和100B的规模。
