大模型架构创新研究报告

Transformer 架构自 2017 年提出以来，已成为大模型领域的绝对主流，推动了预训练和 Scaling Law 范式的兴起，并引领模型参数规模不断突破千亿及万亿门槛。然而，随着模型规模增长，Transformer 架构逐渐暴露出计算成本激增、长序列处理效率瓶颈等局限性，导致算力墙和数据墙问题日益凸显。当前大模型架构创新主要沿着两条路径展开：

1. Transformer 架构改进：重点优化核心组件 Attention 机制和 FFN 层，主要方向包括：

   • Attention 机制优化：分为稀疏 Attention（如 MoBA、SeerAttention）和线性 Attention（如 LongFormer）两大技术方向，旨在降低计算复杂度和内存消耗。动态注意力机制成为近年明显趋势，通过模型自动学习注意力连接方式，灵活聚焦关键信息。
   • FFN 层改进：继 MoE 之后，持续探索稀疏化、动态化改进，如 UltraMem、CFM、MH-MoE 等，以提升计算效率。
   • 其他改进：包括归一化层（如 DyT、RMSNorm）、输入层（如 LongRoPE）以及 Decay 机制等。

2. 非 Transformer 架构探索：致力于提供同等性能的同时实现算力开销控制和并行训练，计算复杂度基本控制在线性，主要架构包括：

   • 新型 RNN：如 RWKV-7、Titans、xLSTM、Mamba-2 等，通过引入广义 Delta Rule、神经记忆模块、选择性状态空间模型等机制，提升长序列处理效率和并行性。
   • 新型 CNN：如 Hyena Hierarchy，用 MLP 参数化的全局卷积捕获长程依赖关系。
   • 其他路径：如 Time-Mixer、RetNet 等，分别通过多尺度混合机制和 Retention 机制实现高效序列建模。

行业热度显示，新型 RNN 架构已成为非 Transformer 架构的主流，但整体仍以学术研究和小模型落地为主，工业级验证和大规模实现尚待突破。未来大模型架构发展可能呈现混合架构趋势，Transformer 架构在性能突破方面仍具优势，而非 Transformer 架构则在效率和端侧部署方面更具潜力。下一代主流架构的诞生需要跨越 ≤10B、≥20B、≥100B 三个模型 Scaling 台阶，目前大部分创新仍处于前两个阶段。架构创新活跃玩家包括字节跳动、腾讯、阿里巴巴、DeepSeek 等企业和高校及研究机构。