行业发展历程与现状
自2017年Transformer架构提出以来，大模型发展历经三个阶段。2017-2019年是Transformer时代开启期，预训练与Scaling Law范式出现，BERT等模型推动预训练+微调成为主流。2020-2022年为巅峰期，参数规模突破千亿，多模态模型萌芽。2023年至今进入后Transformer时代，预训练范式见顶，创新架构探索兴起，如Mamba、RWKV等非Transformer架构涌现并落地。
Transformer架构的挑战
其二次计算复杂度导致算力消耗激增，推理成本高，端侧部署受限，长序列任务效率低。如GPT-4推理资源密度高，训练规模增长快，预计2030年需近2000万个H100级GPU，部署门槛大幅提高。且Next-Token Prediction范式被指更像反应而非理解，模型训练效率提升有限。
架构创新探索路径
Transformer改进
注意力机制创新：包括线性、稀疏、动态、块注意力等。稀疏注意力如动态+块注意力，划分上下文块动态选择历史块计算；线性注意力将复杂度降至O(N log N)。还有键值缓存机制，保留最近上下文KV。
FFN层改进：有MoE混合专家、类脑稀疏等路径。MoE如MH-MoE提升专家激活率并融合语义；类脑稀疏拆解FFN为动态激活神经元组。
其他改进：归一化层替换或去归一化，输入层改进如LongRoPE提升长上下文性能。
非Transformer架构
新型RNN：RWKV-7引入广义Delta Rule，优化状态演化；Titans用神经记忆模块管理内存；xLSTM增强长序列建模；Mamba-2通过限制矩阵结构提升训练效率。
新型CNN：Hyena Hierarchy用MLP参数化全局卷积捕获长程依赖。
其他：TimeMixer仅用前馈网络建模序列；RetNet在状态空间模型中加门路由；LFM分解权重矩阵减少计算量。
行业趋势与争论
当前存在突破智能天花板与压缩智能密度两条路线之争，前者坚持Transformer追求性能，后者选非Transformer/线性Transformer提升效率，混合架构成大趋势。技术迭代遵循突破-优化-再突破周期，目前处于新技术突破前夜，混合Hybrid架构是探索方向，未来需平衡性能与效率，推动大模型在更多场景落地。
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