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AI大模型技术架构演进—从Transformer到MoE与状态空间模型.docx
资料介绍
AI大模型技术架构演进——从Transformer到MoE与状态空间模型
——2026年大模型底层架构技术全景解析
一、引言
自2017年Transformer架构诞生以来,大语言模型的技术路线经历了从密集模型到稀疏模型、从单一架构到多元融合的深刻变革。2026年,大模型底层架构已形成"Transformer为基、MoE为主流、SSM为补充"的三足鼎立格局。本文系统梳理大模型架构演进的核心脉络,从经典Transformer出发,逐层深入分析混合专家模型(MoE)、状态空间模型(SSM)以及多模态原生统一架构的技术原理与选型策略。
二、Transformer架构基座:从编码器到解码器
2.1 原始Transformer的双轨设计
2017年Vaswani等人提出的Transformer奠定了现代大模型的基础。其核心创新在于自注意力机制(Self-Attention),通过计算序列中每个位置与其他所有位置的注意力权重,实现全局依赖关系的建模。原始Transformer采用编码器-解码器架构,编码器负责理解输入序列,解码器负责生成输出序列,这一设计在机器翻译等序列到序列任务中取得了突破性效果。
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