?今天带来一篇2025大模型架构创新研究报告，旨在2025大模型架构创新研究趋势进行梳理，为相关从业人员提供参考~
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?Transformer的地位与挑战
Transformer架构目前仍占领大模型架构绝.对主流地位:架构的通用性、可扩展性以及丰富优化生态使其仍是国内外大规模语言、视觉、多模态模型的Shou选架构。非Transformer架构2025年实现工业级落地0-1突破:Mininax推出MiniMax-01Shou次实现线性架构千亿参数(456B)工业吸别落地验证。
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?Transformer架构改进
Attention机制既是Transformer架构的Zui大优势也是其Zui大痛点,对Attention机制的改进成为Transformer架构改进的必由之路。FFN层继从Dense到MoE的进化后,仍在持续尝试探索下一代技术。除Attention和FFN以外的其他机制,如Decay机制改进等也产生了许多高质量工作。
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?非Transformer架构突围
主流非Transformer架构:致力于在提供Transformer同等性能的同时实现算力开销控制和并行训练,计算复杂度基本都控制在线性。RWKV-7 引入动态状态演化机制，谷歌 Titans 重新定义长程记忆。xLSTM扩展门控强化长期依赖，Mamba-2突破效率与表达力瓶颈。
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?文章篇幅影响，只能分享部分
感兴趣的小伙伴可阅读原文
原文已备好，随时来取~
#大模型 #大模型架构 #大模型架构创新 #大模型架构发展 #大模型架构设计 #研究报告 #行业研究 #行业报告 #不懂就问有问必答
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?Transformer的地位与挑战
Transformer架构目前仍占领大模型架构绝.对主流地位:架构的通用性、可扩展性以及丰富优化生态使其仍是国内外大规模语言、视觉、多模态模型的Shou选架构。非Transformer架构2025年实现工业级落地0-1突破:Mininax推出MiniMax-01Shou次实现线性架构千亿参数(456B)工业吸别落地验证。
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?Transformer架构改进
Attention机制既是Transformer架构的Zui大优势也是其Zui大痛点,对Attention机制的改进成为Transformer架构改进的必由之路。FFN层继从Dense到MoE的进化后,仍在持续尝试探索下一代技术。除Attention和FFN以外的其他机制,如Decay机制改进等也产生了许多高质量工作。
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?非Transformer架构突围
主流非Transformer架构:致力于在提供Transformer同等性能的同时实现算力开销控制和并行训练,计算复杂度基本都控制在线性。RWKV-7 引入动态状态演化机制，谷歌 Titans 重新定义长程记忆。xLSTM扩展门控强化长期依赖，Mamba-2突破效率与表达力瓶颈。
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