2025大模型Transformer架构发展历程、优势及未来发展趋势分析报告

内容目录 1Transformer架构的过去和现在............................................................................................................41.1人脑带来的启示：数据的无损压缩..................................................................................................41.2Transformer应运而生：Attention is all you need..........................................................................61.3Transformer的优势：规模扩展、多模态能力...............................................................................92Transformer架构的未来......................................................................................................................122.1Transformer架构的局限性.............................................................................................................122.2Transformer架构的挑战者.............................................................................................................132.2.1RetNet................................................................................................................................................142.2.2Mamba...............................................................................................................................................162.2.3RWKV（Receptance Weighted Key Value）................................................................................182.2.4Hyena.................................................................................................................................................202.2.5线性注意力机制............................................................................................................................212.3架构展望：更低计算复杂度、更低成本、更高效率....................................................................24 图表目录 图1.大语言模型（LLMs）自进化概念框架图..........................................................................................4图2.大语言模型（LLMs）与大脑相似性估计框架的示意图..................................................................5图3.大语言模型上不同提示添加策略与大脑相似性.................................................................................5图4.大语言模型在处理积极和消极情感文本时与大脑的相似性.............................................................5图5. Transformer模型架构...........................................................................................................................6图6.注意力机制预测下一个词汇.................................................................................................................7图7.缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）原理和Softmax公式......................................8图8.多头注意力（Multi-Head Attention）原理和MHA公式................................................................9图9. Transformer和LSTM在不同参数数量和上下文长度下的测试损失............................................10图10.主流大模型参数量变化.....................................................................................................................10图11. RNN/LSTM、CNN和Transformer在跨模态任务中的优势、劣势...........................................11图12. Transformer架构的计算复杂度过高来源于其自注意力机制Softmax Attention.......................12图13.大模型参数量不断膨胀，已达1000B.............................................................................................13 图14.谷歌CORE ML/AI副总裁Bill Jia在2024年硅谷华源科技年会上接受采访..........................14图15.潜在的Transformer架构替代架构.................................................................................................14图16. RetNet的并行与循环过程.................................................................................................................15图17. RetNet同时实现训练并行性、良好性能和低推理成本这一“不可能的三角”.........................16图18.状态空间模型（SSM）的架构示意图............................................................................................16图19. RNNs、Transformers和SSMs在自回归序列建模任务中的优缺点...........................................17图20.改进Mamba架构的现有研究总结（主要集中于修改块设计、扫描模式和记忆管理）..........17图21.RWKV-6的token shift计算流程....................................................................................................18图22. RWKV-4、RWKV-5 Eagle和RWKV-6 Finch模型的上下文长度实验随版本迭代表现变好..19图23.在RWKV-6Finch、Mamba和Flash Attention中，RWKV-6的显存占用率最低...................19图24. RWKV基础模型的众多应用场景....................................................................................................20图25. Hyena算子的结构和工作原理..........................................................................................................21图26. Softmax注意力和线性注意力的计算流程.......................................................................................22图27. Agent Attention的计算流程..............................................................................................................23图28.不同模型大小的Transformer和TransNormer LLM的最大上下文长度..................................23图29. MiniMax-Text-01的结构...................................................................................................................24 1Transformer架构的过去和现在 1.1人脑带来的启示：数据的无损压缩 人类大脑的进化伴随着神经系统的复杂化，包括神经元数量、类型、连接方式以及大脑区域的扩展。这些变化主要由基因的复制和分化驱动。大脑区域的模块化进化加速了这一过程，因为不同的模块可以独立进化。随着我们对大脑认知机制的深入了解以及计算机科学的进步，研究人员尝试通过算法量化大脑的认知功能，将人类的思维模式映射到人工智能上。目前，人工智能大模型的进化主要依赖于人工版本的更新。而随着技术的发展，研究人员正在探索自我进化的模型，使其能够自主完善和学习由自身生成的经验，从而推动