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2025大模型Transformer架构发展历程、优势及未来发展趋势分析报告(25页).pdf

上传人: 2*** 编号:490592 2025-01-22 25页 3.90MB

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本文主要内容概括如下: 1. Transformer架构的过去和现在: - 受人类大脑注意力机制的启发,Transformer架构通过自注意力机制实现高效信息处理。 - Transformer模型通过并行处理整个输入序列,显著加快训练和推理时间,并有效捕捉长距离依赖关系和上下文信息。 - Transformer的优势在于规模扩展、多模态能力,但也存在计算复杂度过高、模型规模膨胀等局限性。 2. Transformer架构的未来: - 目前有多种潜在的Transformer架构替代者,如RetNet、Mamba、RWKV、Hyena等,它们通过不同的方式降低计算复杂度、提升效率。 - 线性注意力机制通过线性化处理Softmax操作,降低时间复杂度,提升模型效率,但建模长距离依赖能力较差。 - 未来架构的发展方向是实现更低计算复杂度、更低成本、更高效率,以推动AI在更多实际场景中的应用。
Transformer架构的局限性是什么? 有哪些挑战者正在取代或增强Transformer架构? 未来AI大模型的发展方向是什么?
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