久久一日本道色综合久久_国产最爽的av片在线观看_精品成人Av一区二区三区_94久久国产乱子伦精品免费_国产三级网站在线观看_和女邻居做爰在线观看_wymfw最新免费_国产强奷在线免费阅读_95在线观看视频

自2017年Attention Is All You Need出世、提出Transformer架構以來，7年已過。
　　AI行業(yè)對Transformer的路徑依賴引發(fā)了越來越多的“過時”爭論，體現出日漸迫切的架構創(chuàng)新需求。目前行業(yè)內針對這一問題主要存在兩條架構層創(chuàng)新技術路徑:
　　一是對Transformer架構進行改進，特別是針對其核心組件―—Attention機制的優(yōu)化與變體探索，例如稀疏Attention等技術，旨在提升計算效率和內存利用率，以更好地適應大規(guī)模訓練場景。
　　二是對非Transformer架構進行探索，如新型RNN架構等。這些架構試圖從根本上擺脫對Attention機制的依賴,并在長序列建模、并行計算和推理效率上展現出獨特優(yōu)勢。
　　值得注意的是，當前大模型架構的發(fā)展呈現出日益明顯的混合趨勢，不同架構之間的界限越來越模糊，更多性能領先的創(chuàng)新架構具備“博采眾家之長”的特點。
　　本報告將圍繞以上兩條探索路徑展開梳理，并拆解這些大模型架構創(chuàng)新的底層邏輯，對大模型架構層未來發(fā)展可能的演進方向及趨勢作出分析。