今天分享的是：大模型专题：大模型架构创新研究报告 报告共计：30页 《大模型专题：大模型架构创新研究报告》聚焦大模型架构创新，分析Transformer架构的局限性及行业探索路径。报告指出，随着模型规模扩大， Transformer的二次计算复杂度（O(n²)）导致算力消耗激增，长序列处理效率瓶颈凸显，端侧部署受限，行业对其路径依赖引发创新需求，当前主要从 Transformer架构改进和非Transformer架构探索两条路线突破。 Transformer架构改进围绕Attention机制、FFN层及归一化层展开：稀疏注意力、动态注意力等优化计算效率，MoE混合专家分解FFN层提升稀疏连接效率， LongRoPE等技术改进位置编码增强长序列建模。非Transformer架构则包括新型RNN（如RWKV、Mamba）、新型CNN（如Hyena Hierarchy）及其他创新架 构（如RetNet、LFM），其中RWKV通过广义Delta Rule优化状态演化，Mamba利用状态空间模型提升训练效率，RetNet结合状态空间与多头注意力实现并 行计算。 技术发展呈现混合架构趋势，线性Transformer与非T ...