2025年大模型與Transformer架構：技術前沿與未來趨勢報告 精華
在人工智能的宏大版圖中，Transformer 架構無疑是一顆璀璨的明星。它的出現，徹底改變了自然語言處理、計算機視覺等諸多領域的發展軌跡。《2025 年大模型與Transformer架構：技術前沿與未來趨勢報告》深入剖析了 Transformer 架構的前世今生、優勢局限以及未來走向，為我們全面呈現了這一架構在 AI 領域的核心地位與無限潛力。
一、Transformer 架構誕生的靈感源泉
Transformer 架構的誕生深受人類大腦信息處理機制的啟發。人類大腦在漫長的進化過程中，逐漸發展出一套極為高效的信息處理系統。隨著神經元數量不斷增多、類型日益豐富、連接方式愈發復雜以及大腦區域持續擴展，大腦得以在有限資源條件下，實現對海量信息的高效處理。其中，注意力機制發揮著舉足輕重的作用。它就像大腦的 “聚光燈”，能將有限的計算資源精準地聚焦于重要任務，使大腦迅速分析關鍵信息并做出合理決策。
在人工智能領域，研究人員從人類大腦的注意力機制中獲得靈感，開發出 “自注意力機制”。該機制通過計算輸入序列各部分之間的相似度，并為每個部分分配不同權重，進而更精準地理解句子含義。以理解一句話為例，自注意力機制能綜合考量整句話的內容以及每個單詞間的關聯，大大提升了對信息的理解能力。可以說，人工智能中的自注意力機制與人類大腦的注意力機制在功能上有著異曲同工之妙，都是在有限資源下高效處理信息、優化決策過程。這一靈感的巧妙借鑒，為 Transformer 架構的誕生奠定了堅實的理論基石。
二、Transformer 架構的崛起之路
2017 年，Google Brain 團隊在《Attention Is All You Need》這一開創性論文中提出了 Transformer 架構。一經問世，它便在自然語言處理領域迅速崛起，占據主導地位，并逐漸拓展至圖像處理、語音識別等眾多其他領域。
Transformer 架構主要由編碼器和解碼器兩大部分構成。編碼器包含輸入嵌入、位置編碼、多頭注意力、前饋網絡、殘差連接與層歸一化等組件；解碼器則涵蓋輸出嵌入、位置編碼、掩碼多頭注意力、編碼器 - 解碼器注意力、前饋網絡、殘差連接與層歸一化，最后經線性層和 Softmax 層輸出最終結果。
Transformer 架構的核心亮點在于自注意力機制和多頭注意力機制。自注意力機制賦予模型強大的能力，使其能夠同時計算輸入序列中所有位置之間的相互關系權重，并據此加權生成每個位置的特征表示。從數學角度來看，注意力機制將一個查詢（Query）和一組鍵值對（Key - Value）映射到一個輸出，輸出是計算值（Value）的加權和，而權重則基于查詢與相應鍵之間的兼容性函數計算得出。
多頭注意力機制則是在單一注意力機制基礎上的創新拓展。它通過構建多個并行的注意力機制組合，顯著拓寬了模型的視野。這使得模型能夠從多個不同角度同時關注輸入信息，進而捕捉到更為豐富的特征和關系。多頭注意力機制不僅增強了模型對序列中依賴關系的學習能力，還有效緩解了單一注意力機制可能出現的有效分辨率降低問題，極大地提升了模型的整體性能和準確性。
三、Transformer 架構的應用場景
- 語言模型：
GPT 系列：如 GPT-3、GPT-4 等，具有驚人的語言生成能力和通用性，能生成類人的文本，回答各種問題，甚至參與創意寫作。例如，用戶可以與 GPT 進行對話，獲取信息、尋求建議等。
BERT：可用于文本分類、問答系統等任務。它能夠理解上下文語義，在問答任務中準確理解問題并給出高質量答案。
- 機器翻譯：谷歌將 Transformer 應用于其搜索引擎和翻譯服務，提升了翻譯的準確性和質量。用戶在使用谷歌翻譯時能得到更精準的翻譯結果。
- 預測文本：當在手機鍵盤上輸入信息時看到的預測文本建議，可能就是 Transformer 的功勞。它能根據輸入的部分內容預測接下來可能輸入的詞語。
- 語音識別：在智能音箱的語音識別中發揮作用，使得語音助手變得更加智能和實用。例如，能夠更準確地識別用戶的語音指令并做出相應的反應。
- 跨領域應用：
- DALL·E：從文本描述中生成圖像，展示了 Transformer 在圖像生成領域的應用。
- GitHub Copilot：通過生成代碼片段來協助開發者，提高編程效率。
- 生物信息學：研究人員使用 Transformer 來分析蛋白質序列，幫助預測蛋白質的結構和功能，這對藥物開發和疾病研究具有重要意義。
- 音樂生成：AI 作曲系統采用 Transformer 架構，能夠創作出令人驚嘆的音樂作品。
- 解決數學問題：Meta AI 的研究發現，Transformer 可以用于解決尋找全局李雅普諾夫函數的問題。例如，通過后向生成技術訓練模型，在穩定性未知的隨機動力系統上，能找到新的李亞普諾夫函數，其準確率超過 80%，而碩士生級別的人類數學家在該任務上的準確率不到 10%。
- 視頻生成：OpenAI 推出的 Sora 模型使用 Transformer 架構，可根據文本指令創建近似現實且富有想象力的場景，生成多種風格、不同畫幅、最長為一分鐘的高清視頻。它還能夠根據靜態圖像生成視頻，或對現有視頻進行擴展或填充缺失的幀。
- 自動提示工程系統：北京大學 - 百川聯合實驗室提出的 PAS 自動提示工程系統，基于 Transformer 架構。它能夠對用戶輸入進行簡潔而有效的補充，在多個基準測試中表現遠超既有模型，且所需數據量更少。例如，在處理 “如果樹上有 10 只鳥，其中一只被射死了，地上有多少只鳥？” 的問題時，PAS 系統通過補充提示詞，引導模型成功規避邏輯陷阱，展示清晰的推理過程并給出正確答案。
四、Transformer 架構的顯著優勢
（一）處理長距離依賴與并行計算的卓越能力
Transformer 模型借助位置編碼，為輸入序列中的各元素賦予順序信息，使其能夠清晰區分不同位置的元素，從而在處理長距離依賴問題上表現卓越。對比 Transformer 和 LSTM 在不同參數數量和上下文長度下的測試損失可以發現，Transformer 在處理長上下文時優勢明顯，能夠更好地利用長上下文信息。而且，隨著參數和上下文長度的增加，其性能提升更為顯著。與 RNN/LSTM 不同，Transformer 可同時處理所有標記，有效避免了信息衰減或消失的問題，并且能夠充分發揮 GPU 等現代計算設備的并行計算能力，大幅提升訓練效率。例如，在處理百詞長句時，RNN 需要逐詞依次處理，而 Transformer 則可一次性完成，大大縮短了處理時間。
（二）推動模型高效訓練與規模拓展的強大動力
Transformer 的并行計算優勢為模型訓練帶來了極大的便利，顯著提升了訓練效率。在處理大規模數據集，如語言模型預訓練、機器翻譯等任務時，它能夠在更短的時間內完成訓練。以 GPT 系列模型為例，其快速預訓練便得益于 Transformer 架構的這一優勢。訓練效率的提高進一步推動了 Transformer 模型規模的不斷擴大，更大規模的模型能夠學習到更豐富的特征和復雜模式。近年來，像 GPT - 3、Megatron - LM 等超大規模 Transformer 模型相繼出現，在自然語言處理領域取得了突破性成果，不斷刷新人們對語言模型能力的認知。
（三）跨模態應用的廣泛適應性
Transformer 架構憑借其高度的靈活性，成為眾多非自然語言處理領域先進模型構建的基礎框架。它具備一項關鍵能力，即能夠將不同模態的數據映射到統一的特征表示空間。在多模態任務中，以文本與圖像處理為例，Transformer 首先將文本數據轉化為詞向量，同時把圖像數據轉換為像素特征向量。經過這一轉換過程，來自不同模態的特征向量便能在同一特征空間內進行高效處理與交互。相比之下，Transformer 的前期架構，如 CNN 雖然在處理視覺數據方面表現出色，在圖像處理任務中有強大的優勢，但跨模態信息的融合能力相對較弱；RNN/LSTM 雖適合處理序列數據，尤其是文本和語音數據，但在跨模態任務中的長程依賴處理和效率方面存在不足。Transformer 這種統一的特征表示方式，極大地降低了不同模態數據融合與比較的復雜度，有力地助力多模態模型更加高效地整合和分析來自多種數據源的豐富信息。
五、Transformer 架構面臨的挑戰
盡管 Transformer 架構取得了巨大的成功，但它并非完美無缺，在發展過程中也面臨著一些挑戰。
（一）居高不下的計算復雜度
自注意力機制的計算復雜度為，其中 N 代表序列長度，d 表示 token 嵌入的維度。這意味著 Transformer 模型的計算復雜度會隨著輸入序列長度（token 數量）的增加呈二次方增長。當處理長序列數據時，這種高計算復雜度會導致計算資源的大量消耗，對硬件性能提出了極高的要求，在一定程度上限制了模型的應用范圍。
（二）高昂的訓練和部署成本
隨著基于 Transformer 架構的模型規模不斷擴大，訓練和部署成本也隨之大幅增加。在計算資源方面，這類模型不僅需要大量的計算資源來支撐復雜的運算，還對并行處理能力有著較高的要求。訓練成本不僅要涵蓋高性能的 GPU，還需要大量的存儲空間。并且，隨著序列長度的增加，其平方級的擴展會導致內存使用量急劇上升，對內存的需求也變得極為龐大。這使得訓練和部署 Transformer 模型的成本居高不下，在一些資源受限的場景中，其應用受到了明顯的限制。
（三）長序列應用的局限性
計算復雜度和計算成本帶來的直接影響是 Transformer 在長序列應用方面受到限制。雖然 Transformer 能夠精準捕捉短距離的文本關系，但由于其注意力機制的計算復雜度會隨著序列長度呈二次增長，處理長文本時的計算成本會變得難以承受。因此，大部分基于 Transformer 架構的大模型會將支持的上下文長度限定在一定范圍內。盡管目前研究人員意識到這一局限性后，對注意力機制等方面進行了改進，使得上下文長度有所拓展，但與一些新興架構相比，仍存在一定差距。
六、Transformer 架構的挑戰者
面對 Transformer 架構的局限性，研究人員積極探索創新，提出了多種潛在的替代架構，這些架構各具特色，為人工智能的發展帶來了新的思路和方向。
（一）RetNet：融合創新的架構典范
RetNet 引入了獨特的多尺度保留機制（Retention）來替代多頭注意力，巧妙地融合了 RNN 和 Transformer 的優點。它具有并行、循環和分塊循環表征三種計算范式。并行表征使得訓練能夠并行化，充分利用 GPU 設備的強大計算能力，加快訓練速度；循環表征法在內存和計算方面實現了高效的 O (1) 推理，大大降低了部署成本和延遲，并且無需鍵值緩存技巧，簡化了實現過程；分塊循環表征法則能夠高效地進行長序列建模，通過對每個局部塊進行并行編碼提高計算速度，同時對全局塊進行循環編碼節省 GPU 內存。
RetNet 架構在訓練過程中展現出了顯著的優勢，相比標準 Transformer 能夠節省 25 - 50% 的內存，實現 7 倍的加速，在高度優化的 Flash Attention 方面也具有優勢。在推理階段，其推理延遲對批大小（batch size）不敏感，能夠實現巨大的吞吐量。對于 7B 模型和 8k 序列長度，其解碼速度是帶鍵值緩存的 Transformers 的 8.4 倍，同時內存節省 70%。然而，作為一種融合了 RNN 特點的架構，RetNet 的建模長距離依賴能力仍有待進一步驗證，目前在實際落地應用方面也相對較少，需要更多的實踐探索和優化。
（二）Mamba：多框架融合的大膽嘗試
Mamba 創新性地集中了循環神經網絡（RNN）的循環框架、Transformer 的并行計算和注意力機制、狀態空間模型（SSM）的線性特性。它引入了一個簡單而有效的選擇機制，能夠根據輸入對 SSM 進行重新參數化，從而在濾除不相關信息的同時，無限期地保留必要和相關的數據。Mamba 還包含一種硬件感知型算法，采用掃描（scan）而非卷積來循環地計算模型，大大提升了計算速度。后續的迭代版本 Mamba - 2 利用結構化空間狀態對偶（SSD/Structured Space - State Duality）構建了一個穩健的理論框架，使得原本為 Transformer 開發的算法和系統優化技術能夠遷移應用于 SSM。
Mamba 架構以其線性增長的低計算開銷和硬件感知型算法，在處理長序列數據方面表現出色，顯著提升了計算速度和性能。與 Transformer 相比，Mamba 的計算開銷隨序列長度線性增長，這使得它能夠處理更長的文本序列，同時大幅降低計算成本。在 A100GPU 上，Mamba 使用掃描進行循環計算，能夠將計算速度提升 3 倍，進一步增強了其在處理長序列數據時的效率和性能。不過，Mamba 架構也存在一些問題，如記憶丟失、難以泛化到不同任務、在復雜模式方面的表現不及基于 Transformer 的語言模型等。但開源的研究社區為 Mamba 架構提出了許多改進方案，隨著研究的不斷深入，其性能有望得到進一步優化。
（三）RWKV：RNN 變體的新突破
RWKV 是循環神經網絡（RNN）的一個創新變體。它的架構由一系列堆疊的殘差塊組成，每個殘差塊包含具有循環結構的時間混合（time - mixing）和通道混合（channel - mixing）子塊。其中，token shift 操作是 RWKV 的一大特色，通過將當前輸入和上一時間步的輸入進行線性插值，模型可以靈活控制每個時間步將多少新信息與舊信息分配給每個頭的接收、鍵、值和門向量。
RWKV 架構處于不斷迭代發展之中。RWKV - 5 引入了多頭的、基于矩陣值的狀態；RWKV - V6 在 RWKV - V5 的基礎上引入了基于低秩適應（LoRA）的動態遞歸機制，進一步優化了 Token Shift 和 time - mixing 過程；最新版本的 RWKV - 7 采用了動態狀態演化（Dynamic State Evolution）。隨著版本的不斷更新，基于 RWKV 架構的模型在長序列任務上的表現越來越好，具有恒定的顯存占用、恒定的推理生成速度以及 “無限” 的上下文長度，同時提供免費的句嵌入，并且完全不含自注意力機制。在資源使用方面，RWKV 在運行和訓練時對 VRAM、CPU、GPU 等資源的需求更低，與較大上下文的 Transformer 相比，其計算需求降低了 10 倍到 100 倍。此外，RWKV 支持以線性方式擴展到任何上下文長度，而 Transformer 則是以二次方擴展。在答案質量和泛化能力方面，RWKV 的表現與 Transformer 架構相當。然而，RWKV 基底模型對提示詞（prompt）的格式非常敏感，提示詞的格式對生成結果有較大影響。并且由于架構設計的原因，RWKV 模型在需要回顧的任務上表現較弱，需要合理地對提示詞進行排序，以確保模型能夠更好地理解和執行任務。
（四）Hyena：高效低復雜度的全新嘗試
Hyena 由兩個高效的二次基元遞歸定義的算子 —— 交織隱式參數化的長卷積和數據控制的門控組成，構建了一個高效、靈活且計算復雜度低的注意力替代算法，旨在取代 Transformer 架構中的注意力函數。Hyena 算子定義了兩種高效的亞二次基本操作：隱式長卷積和數據控制的對角矩陣乘法。遞歸深度決定算子大小，Hyena 可表達為與數據相關的對角矩陣和托普利茨矩陣的乘積，具有亞線性參數縮放、不受限制的上下文及比注意力機制更低的時間復雜度，其時間復雜度為 O (n*log (n)) 而不是 O (n2)。
在實際應用中，Hyena 能夠顯著縮小與注意力機制的差距，以較小的算力預算達到相同效果。當序列長度為 2K 時，Hyena 將訓練計算量減少了 20%，達到了 Transformer 的質量；當序列長度為 8K 時，Hyena 算子的速度是高度優化注意力的兩倍；當序列長度為 64K 時，速度更是達到了 100 倍。不過，Hyena 運算不支持 Mask（用于大語言模型預訓練建模過程中的遮蓋），這使得使用 Hyena 架構進行生成式預訓練建模時不夠靈活。目前，Hyena 的跟進應用相對較少，未來的應用空間還需要進一步探索和驗證。
（五）線性注意力機制：改進 Transformer 的重要方向
線性注意力機制通過對傳統注意力機制中的 Softmax 操作進行線性化處理，將時間復雜度降低到線性（O (N)），有效提高了 Transformer 模型的并行性能，降低了復雜度，在計算效率和模型表達能力等方面都具有一定優勢。目前，Agent Attention、TransNormerLLM、MiniMax - 01 等模型在這方面的研究都取得了一定進展。
Agent Attention 在傳統注意力模塊中引入一組額外的代理向量 A，實現了從鍵 K 和值 V 中高效聚合信息，并將這些信息有效廣播回查詢向量 Q。這一設計不僅顯著提升了計算效率，還保留了全局上下文建模的強大能力。它成功地將傳統的 Softmax 注意力與線性注意力無縫集成，形成了一種全新的注意力范式，在多種視覺 Transformer 模型及不同視覺任務中均表現出色，尤其在處理高分辨率場景時效果更為顯著。此外，Agent Attention 還可應用于預訓練的大規模擴散模型，有效加速圖像生成過程，并顯著提升生成圖像的質量。
TransNormerLLM 是由上海人工智能實驗室和 OpenNLPLab 開發的首個線性注意力 Transformer 大模型。該模型完全摒棄了傳統的 Softmax 注意力機制，轉而采用線性注意力機制，將 Softmax 注意力分解為多個線性運算，從而將計算復雜度從平方級別降低到線性級別，極大地提高了模型的效率，使其能夠處理更長的序列。為了進一步提高線性注意力的計算效率，TransNormerLLM 引入了 Lightning Attention 技術。該技術將輸入數據分割成多個塊，并分別進行計算，減少了內存訪問次數，提高了計算速度。研究團隊表示，Lightning Attention 可以將線性注意力在訓練時的速度提升兩倍，并且通過感知 IO 將內存用量減少 4 倍。
MiniMax - 01 系列模型首次將線性注意力機制擴展到商用模型的級別。MiniMax - Text - 01 架構以結構化的方式整合了線性注意力和 Softmax 注意力機制。通過使用線性注意力，原生 Transformer 的計算復雜度可從 O (N2) 大幅下降到 O (N)。基于 Lightning Attention，MiniMax 還提出了一種 Hybrid - lightning 方法，即每隔 8 層將 Lightning Attention 替換成 Softmax 注意力，這樣既解決了 Softmax 注意力的效率問題，又提升了 Lightning Attention 的 scaling 能力。
不過，線性注意力相比 Softmax 注意力在建模長距離依賴能力方面仍存在一定差距，目前相關研究正在著重解決這一問題，以進一步提升線性注意力機制的性能。
（六）DeepSeek：探索大語言模型的創新先鋒
DeepSeek 作為大語言模型領域的重要參與者，在架構設計、技術創新以及實際應用方面展現出獨特的思路與潛力，致力于在提升性能的同時，突破傳統模型的局限。
DeepSeek 的核心在于其基于混合專家（MoE）的創新架構設計。以 DeepSeek-V3 為例，這是一款參數量高達 6710 億的 MoE 模型，激活規模為 370 億 。它通過精心設計的負載均衡策略和訓練目標，實現了大規模 MoE 訓練的高效性。在訓練過程中，借助算法、框架和硬件的協同設計，確保模型能夠充分利用計算資源，提升訓練效率。同時，DeepSeek 引入了從 DeepSeek-R1 系列模型中提取推理能力的創新方法，在保持對輸出風格和長度有效控制的前提下，增強了模型的推理性能。此外，模型還采用了如多頭潛在注意力（MLA）等先進技術，降低了顯存占用，進一步優化了模型的運行效率。
在性能優勢上，DeepSeek 表現卓越。在眾多測評任務中，它達到了開源模型的領先水平（sota），甚至能與頂尖的閉源模型相抗衡。在知識類任務，像 MMLU（大規模多任務語言理解評估）和 GPQA（通用問題回答）中，DeepSeek 展現出強大的知識儲備和理解能力；在數學競賽類任務，如 AIME 2024（美國數學邀請賽）、CNMO 2024（中國數學奧林匹克競賽相關任務模擬評估）中，也有出色發揮，體現了其良好的邏輯推理和問題解決能力；在代碼生成任務方面，DeepSeek 能夠生成高質量、符合規范的代碼，滿足開發者的多種需求。而且，與其他同級別模型相比，DeepSeek 的訓練成本大幅降低，例如 DeepSeek-V3 的訓練成本僅為 Claude-3.5-Sonnet 的 9%。其生成速度也從 20TPS 提升至 60TPS，為用戶帶來了更流暢的交互體驗。同時，DeepSeek 提供了價格優惠的 API 服務，降低了開發者和企業的使用門檻，并且全系列模型開源且免費商用，極大地促進了技術的傳播與社區的協作創新。
然而，DeepSeek 并非十全十美。在實際應用中，它存在一些有待改進的地方。例如，模型在自我認知方面存在偏差，DeepSeek-V3 曾出現錯誤地自稱是 ChatGPT 的情況，這反映出其在身份識別和信息準確性方面需要優化。在提示詞適應性上，DeepSeek 對提示詞格式較為敏感，不同的提示詞表述方式可能導致模型輸出結果出現較大差異，這在一定程度上影響了模型使用的穩定性和通用性。在功能拓展方面，面對多模態信息處理、語音溝通以及視頻理解等復雜任務，DeepSeek 的表現還有較大的提升空間，目前它在這些領域的功能相對薄弱，難以滿足用戶多樣化的需求。此外，在處理某些復雜或特定問題時，DeepSeek 可能會給出錯誤答案，影響了其在專業領域和高精度任務中的應用效果。
總體而言，DeepSeek 通過創新的架構和技術在大語言模型領域取得了顯著進展，為推動行業發展提供了新的思路和方向。盡管目前存在一些不足，但隨著技術的不斷迭代和優化，有望在未來進一步提升性能，拓展應用場景，在人工智能領域發揮更大的價值。
七、Transformer 架構的未來展望
目前，Transformer 架構的未來發展主要有兩條路徑。一條是被更先進的全新架構所替代，如 RetNet、Mamba 等新興架構在計算復雜度、內存使用、推理速度等方面展現出了潛在的優勢，有可能在未來成為主流架構，推動人工智能技術實現新的跨越。另一條路徑是在原有架構基礎上，通過優化注意力機制等方式進行升級。例如，采用線性注意力機制等改進方法，能夠有效降低計算復雜度，提高模型效率，使其在現有資源條件下發揮出更大的性能優勢。
從 AI 大模型的整體發展方向來看，一方面，研究人員可能會探索全新的基礎理論和模型架構，從根本上顛覆現有技術體系，帶來前所未有的創新突破。另一方面，也會在現有技術框架內深入挖掘潛力，比如優化參數高效化，使模型能夠在更少的參數下實現更好的性能；開發更智能的訓練方法，提高訓練效率和模型質量；降低對數據和算力的依賴，讓 AI 技術更加可持續發展。無論選擇哪條路徑，最終的目標都是實現更高的性能、更強的泛化能力、更低的資源消耗，推動 AI 技術在更多實際場景中的廣泛應用，讓 AI 更加貼近人們的生活，實現可持續的普惠化發展。
張亞勤院士認為 Transformer 可能在未來五年內被新技術逐步重構；Andrej Karpathy 則大膽預測 Transformer 有望超越人腦等。這些觀點和研究都表明，在未來，隨著技術的持續進步，Transformer 架構及其替代架構將不斷演進和完善。它們之間的相互競爭與融合，將為人工智能的發展注入源源不斷的動力，創造出更多令人期待的可能性。無論是在自然語言處理領域實現更加精準和智能的交互，還是在計算機視覺領域帶來更強大的圖像理解和生成能力，Transformer 架構及其相關技術都將發揮至關重要的作用，引領人工智能走向更加輝煌的未來。
本文轉載自??歐米伽未來研究所??，作者： 歐米伽未來研究所
