2025年大模型与Transformer架构：技术前沿与未来趋势报告

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在人工智能的宏大版图中，Transformer 架构无疑是一颗璀璨的明星。它的出现，彻底改变了自然语言处理、计算机视觉等诸多领域的发展轨迹。《2025 年大模型与Transformer架构：技术前沿与未来趋势报告》深入剖析了 Transformer 架构的前世今生、优势局限以及未来走向，为我们全面呈现了这一架构在 AI 领域的核心地位与无限潜力。

一、Transformer 架构诞生的灵感源泉

Transformer 架构的诞生深受人类大脑信息处理机制的启发。人类大脑在漫长的进化过程中，逐渐发展出一套极为高效的信息处理系统。随着神经元数量不断增多、类型日益丰富、连接方式愈发复杂以及大脑区域持续扩展，大脑得以在有限资源条件下，实现对海量信息的高效处理。其中，注意力机制发挥着举足轻重的作用。它就像大脑的 “聚光灯”，能将有限的计算资源精准地聚焦于重要任务，使大脑迅速分析关键信息并做出合理决策。

在人工智能领域，研究人员从人类大脑的注意力机制中获得灵感，开发出 “自注意力机制”。该机制通过计算输入序列各部分之间的相似度，并为每个部分分配不同权重，进而更精准地理解句子含义。以理解一句话为例，自注意力机制能综合考量整句话的内容以及每个单词间的关联，大大提升了对信息的理解能力。可以说，人工智能中的自注意力机制与人类大脑的注意力机制在功能上有着异曲同工之妙，都是在有限资源下高效处理信息、优化决策过程。这一灵感的巧妙借鉴，为 Transformer 架构的诞生奠定了坚实的理论基石。

二、Transformer 架构的崛起之路

2017 年，Google Brain 团队在《Attention Is All You Need》这一开创性论文中提出了 Transformer 架构。一经问世，它便在自然语言处理领域迅速崛起，占据主导地位，并逐渐拓展至图像处理、语音识别等众多其他领域。

Transformer 架构主要由编码器和解码器两大部分构成。编码器包含输入嵌入、位置编码、多头注意力、前馈网络、残差连接与层归一化等组件；解码器则涵盖输出嵌入、位置编码、掩码多头注意力、编码器 - 解码器注意力、前馈网络、残差连接与层归一化，最后经线性层和 Softmax 层输出最终结果。

Transformer 架构的核心亮点在于自注意力机制和多头注意力机制。自注意力机制赋予模型强大的能力，使其能够同时计算输入序列中所有位置之间的相互关系权重，并据此加权生成每个位置的特征表示。从数学角度来看，注意力机制将一个查询（Query）和一组键值对（Key - Value）映射到一个输出，输出是计算值（Value）的加权和，而权重则基于查询与相应键之间的兼容性函数计算得出。

多头注意力机制则是在单一注意力机制基础上的创新拓展。它通过构建多个并行的注意力机制组合，显著拓宽了模型的视野。这使得模型能够从多个不同角度同时关注输入信息，进而捕捉到更为丰富的特征和关系。多头注意力机制不仅增强了模型对序列中依赖关系的学习能力，还有效缓解了单一注意力机制可能出现的有效分辨率降低问题，极大地提升了模型的整体性能和准确性。

三、Transformer 架构的应用场景

1. 语言模型 ：

• GPT 系列 ：如 GPT-3、GPT-4 等，具有惊人的语言生成能力和通用性，能生成类人的文本，回答各种问题，甚至参与创意写作。例如，用户可以与 GPT 进行对话，获取信息、寻求建议等。

• BERT ：可用于文本分类、问答系统等任务。它能够理解上下文语义，在问答任务中准确理解问题并给出高质量答案。

  
  

• DALL·E ：从文本描述中生成图像，展示了 Transformer 在图像生成领域的应用。

• GitHub Copilot ：通过生成代码片段来协助开发者，提高编程效率。

  
  

四、Transformer 架构的显著优势

（一）处理长距离依赖与并行计算的卓越能力

Transformer 模型借助位置编码，为输入序列中的各元素赋予顺序信息，使其能够清晰区分不同位置的元素，从而在处理长距离依赖问题上表现卓越。对比 Transformer 和 LSTM 在不同参数数量和上下文长度下的测试损失可以发现，Transformer 在处理长上下文时优势明显，能够更好地利用长上下文信息。而且，随着参数和上下文长度的增加，其性能提升更为显著。与 RNN/LSTM 不同，Transformer 可同时处理所有标记，有效避免了信息衰减或消失的问题，并且能够充分发挥 GPU 等现代计算设备的并行计算能力，大幅提升训练效率。例如，在处理百词长句时，RNN 需要逐词依次处理，而 Transformer 则可一次性完成，大大缩短了处理时间。

（二）推动模型高效训练与规模拓展的强大动力

Transformer 的并行计算优势为模型训练带来了极大的便利，显著提升了训练效率。在处理大规模数据集，如语言模型预训练、机器翻译等任务时，它能够在更短的时间内完成训练。以 GPT 系列模型为例，其快速预训练便得益于 Transformer 架构的这一优势。训练效率的提高进一步推动了 Transformer 模型规模的不断扩大，更大规模的模型能够学习到更丰富的特征和复杂模式。近年来，像 GPT - 3、Megatron - LM 等超大规模 Transformer 模型相继出现，在自然语言处理领域取得了突破性成果，不断刷新人们对语言模型能力的认知。

（三）跨模态应用的广泛适应性

Transformer 架构凭借其高度的灵活性，成为众多非自然语言处理领域先进模型构建的基础框架。它具备一项关键能力，即能够将不同模态的数据映射到统一的特征表示空间。在多模态任务中，以文本与图像处理为例，Transformer 首先将文本数据转化为词向量，同时把图像数据转换为像素特征向量。经过这一转换过程，来自不同模态的特征向量便能在同一特征空间内进行高效处理与交互。相比之下，Transformer 的前期架构，如 CNN 虽然在处理视觉数据方面表现出色，在图像处理任务中有强大的优势，但跨模态信息的融合能力相对较弱；RNN/LSTM 虽适合处理序列数据，尤其是文本和语音数据，但在跨模态任务中的长程依赖处理和效率方面存在不足。Transformer 这种统一的特征表示方式，极大地降低了不同模态数据融合与比较的复杂度，有力地助力多模态模型更加高效地整合和分析来自多种数据源的丰富信息。

五、Transformer 架构面临的挑战

尽管 Transformer 架构取得了巨大的成功，但它并非完美无缺，在发展过程中也面临着一些挑战。

（一）居高不下的计算复杂度

自注意力机制的计算复杂度为 ，其中 N 代表序列长度，d 表示 token 嵌入的维度。这意味着 Transformer 模型的计算复杂度会随着输入序列长度（token 数量）的增加呈二次方增长。当处理长序列数据时，这种高计算复杂度会导致计算资源的大量消耗，对硬件性能提出了极高的要求，在一定程度上限制了模型的应用范围。

（二）高昂的训练和部署成本

随着基于 Transformer 架构的模型规模不断扩大，训练和部署成本也随之大幅增加。在计算资源方面，这类模型不仅需要大量的计算资源来支撑复杂的运算，还对并行处理能力有着较高的要求。训练成本不仅要涵盖高性能的 GPU，还需要大量的存储空间。并且，随着序列长度的增加，其平方级的扩展会导致内存使用量急剧上升，对内存的需求也变得极为庞大。这使得训练和部署 Transformer 模型的成本居高不下，在一些资源受限的场景中，其应用受到了明显的限制。

（三）长序列应用的局限性

计算复杂度和计算成本带来的直接影响是 Transformer 在长序列应用方面受到限制。虽然 Transformer 能够精准捕捉短距离的文本关系，但由于其注意力机制的计算复杂度会随着序列长度呈二次增长，处理长文本时的计算成本会变得难以承受。因此，大部分基于 Transformer 架构的大模型会将支持的上下文长度限定在一定范围内。尽管目前研究人员意识到这一局限性后，对注意力机制等方面进行了改进，使得上下文长度有所拓展，但与一些新兴架构相比，仍存在一定差距。

六、Transformer 架构的挑战者

面对 Transformer 架构的局限性，研究人员积极探索创新，提出了多种潜在的替代架构，这些架构各具特色，为人工智能的发展带来了新的思路和方向。

（一）RetNet：融合创新的架构典范

RetNet 引入了独特的多尺度保留机制（Retention）来替代多头注意力，巧妙地融合了 RNN 和 Transformer 的优点。它具有并行、循环和分块循环表征三种计算范式。并行表征使得训练能够并行化，充分利用 GPU 设备的强大计算能力，加快训练速度；循环表征法在内存和计算方面实现了高效的 O (1) 推理，大大降低了部署成本和延迟，并且无需键值缓存技巧，简化了实现过程；分块循环表征法则能够高效地进行长序列建模，通过对每个局部块进行并行编码提高计算速度，同时对全局块进行循环编码节省 GPU 内存。

RetNet 架构在训练过程中展现出了显著的优势，相比标准 Transformer 能够节省 25 - 50% 的内存，实现 7 倍的加速，在高度优化的 Flash Attention 方面也具有优势。在推理阶段，其推理延迟对批大小（batch size）不敏感，能够实现巨大的吞吐量。对于 7B 模型和 8k 序列长度，其解码速度是带键值缓存的 Transformers 的 8.4 倍，同时内存节省 70%。然而，作为一种融合了 RNN 特点的架构，RetNet 的建模长距离依赖能力仍有待进一步验证，目前在实际落地应用方面也相对较少，需要更多的实践探索和优化。

（二）Mamba：多框架融合的大胆尝试

Mamba 创新性地集中了循环神经网络（RNN）的循环框架、Transformer 的并行计算和注意力机制、状态空间模型（SSM）的线性特性。它引入了一个简单而有效的选择机制，能够根据输入对 SSM 进行重新参数化，从而在滤除不相关信息的同时，无限期地保留必要和相关的数据。Mamba 还包含一种硬件感知型算法，采用扫描（scan）而非卷积来循环地计算模型，大大提升了计算速度。后续的迭代版本 Mamba - 2 利用结构化空间状态对偶（SSD/Structured Space - State Duality）构建了一个稳健的理论框架，使得原本为 Transformer 开发的算法和系统优化技术能够迁移应用于 SSM。

Mamba 架构以其线性增长的低计算开销和硬件感知型算法，在处理长序列数据方面表现出色，显著提升了计算速度和性能。与 Transformer 相比，Mamba 的计算开销随序列长度线性增长，这使得它能够处理更长的文本序列，同时大幅降低计算成本。在 A100GPU 上，Mamba 使用扫描进行循环计算，能够将计算速度提升 3 倍，进一步增强了其在处理长序列数据时的效率和性能。不过，Mamba 架构也存在一些问题，如记忆丢失、难以泛化到不同任务、在复杂模式方面的表现不及基于 Transformer 的语言模型等。但开源的研究社区为 Mamba 架构提出了许多改进方案，随着研究的不断深入，其性能有望得到进一步优化。

（三）RWKV：RNN 变体的新突破

RWKV 是循环神经网络（RNN）的一个创新变体。它的架构由一系列堆叠的残差块组成，每个残差块包含具有循环结构的时间混合（time - mixing）和通道混合（channel - mixing）子块。其中，token shift 操作是 RWKV 的一大特色，通过将当前输入和上一时间步的输入进行线性插值，模型可以灵活控制每个时间步将多少新信息与旧信息分配给每个头的接收、键、值和门向量。

RWKV 架构处于不断迭代发展之中。RWKV - 5 引入了多头的、基于矩阵值的状态；RWKV - V6 在 RWKV - V5 的基础上引入了基于低秩适应（LoRA）的动态递归机制，进一步优化了 Token Shift 和 time - mixing 过程；最新版本的 RWKV - 7 采用了动态状态演化（Dynamic State Evolution）。随着版本的不断更新，基于 RWKV 架构的模型在长序列任务上的表现越来越好，具有恒定的显存占用、恒定的推理生成速度以及 “无限” 的上下文长度，同时提供免费的句嵌入，并且完全不含自注意力机制。在资源使用方面，RWKV 在运行和训练时对 VRAM、CPU、GPU 等资源的需求更低，与较大上下文的 Transformer 相比，其计算需求降低了 10 倍到 100 倍。此外，RWKV 支持以线性方式扩展到任何上下文长度，而 Transformer 则是以二次方扩展。在答案质量和泛化能力方面，RWKV 的表现与 Transformer 架构相当。然而，RWKV 基底模型对提示词（prompt）的格式非常敏感，提示词的格式对生成结果有较大影响。并且由于架构设计的原因，RWKV 模型在需要回顾的任务上表现较弱，需要合理地对提示词进行排序，以确保模型能够更好地理解和执行任务。

（四）Hyena：高效低复杂度的全新尝试

Hyena 由两个高效的二次基元递归定义的算子 —— 交织隐式参数化的长卷积和数据控制的门控组成，构建了一个高效、灵活且计算复杂度低的注意力替代算法，旨在取代 Transformer 架构中的注意力函数。Hyena 算子定义了两种高效的亚二次基本操作：隐式长卷积和数据控制的对角矩阵乘法。递归深度决定算子大小，Hyena 可表达为与数据相关的对角矩阵和托普利茨矩阵的乘积，具有亚线性参数缩放、不受限制的上下文及比注意力机制更低的时间复杂度，其时间复杂度为 O (n*log (n)) 而不是 O (n²)。

在实际应用中，Hyena 能够显著缩小与注意力机制的差距，以较小的算力预算达到相同效果。当序列长度为 2K 时，Hyena 将训练计算量减少了 20%，达到了 Transformer 的质量；当序列长度为 8K 时，Hyena 算子的速度是高度优化注意力的两倍；当序列长度为 64K 时，速度更是达到了 100 倍。不过，Hyena 运算不支持 Mask（用于大语言模型预训练建模过程中的遮盖），这使得使用 Hyena 架构进行生成式预训练建模时不够灵活。目前，Hyena 的跟进应用相对较少，未来的应用空间还需要进一步探索和验证。

（五）线性注意力机制：改进 Transformer 的重要方向

线性注意力机制通过对传统注意力机制中的 Softmax 操作进行线性化处理，将时间复杂度降低到线性（O (N)），有效提高了 Transformer 模型的并行性能，降低了复杂度，在计算效率和模型表达能力等方面都具有一定优势。目前，Agent Attention、TransNormerLLM、MiniMax - 01 等模型在这方面的研究都取得了一定进展。

Agent Attention 在传统注意力模块中引入一组额外的代理向量 A，实现了从键 K 和值 V 中高效聚合信息，并将这些信息有效广播回查询向量 Q。这一设计不仅显著提升了计算效率，还保留了全局上下文建模的强大能力。它成功地将传统的 Softmax 注意力与线性注意力无缝集成，形成了一种全新的注意力范式，在多种视觉 Transformer 模型及不同视觉任务中均表现出色，尤其在处理高分辨率场景时效果更为显著。此外，Agent Attention 还可应用于预训练的大规模扩散模型，有效加速图像生成过程，并显著提升生成图像的质量。

TransNormerLLM 是由上海人工智能实验室和 OpenNLPLab 开发的首个线性注意力 Transformer 大模型。该模型完全摒弃了传统的 Softmax 注意力机制，转而采用线性注意力机制，将 Softmax 注意力分解为多个线性运算，从而将计算复杂度从平方级别降低到线性级别，极大地提高了模型的效率，使其能够处理更长的序列。为了进一步提高线性注意力的计算效率，TransNormerLLM 引入了 Lightning Attention 技术。该技术将输入数据分割成多个块，并分别进行计算，减少了内存访问次数，提高了计算速度。研究团队表示，Lightning Attention 可以将线性注意力在训练时的速度提升两倍，并且通过感知 IO 将内存用量减少 4 倍。

MiniMax - 01 系列模型首次将线性注意力机制扩展到商用模型的级别。MiniMax - Text - 01 架构以结构化的方式整合了线性注意力和 Softmax 注意力机制。通过使用线性注意力，原生 Transformer 的计算复杂度可从 O (N²) 大幅下降到 O (N)。基于 Lightning Attention，MiniMax 还提出了一种 Hybrid - lightning 方法，即每隔 8 层将 Lightning Attention 替换成 Softmax 注意力，这样既解决了 Softmax 注意力的效率问题，又提升了 Lightning Attention 的 scaling 能力。

不过，线性注意力相比 Softmax 注意力在建模长距离依赖能力方面仍存在一定差距，目前相关研究正在着重解决这一问题，以进一步提升线性注意力机制的性能。

（六） DeepSeek： 探索大语言模型的创新先锋

DeepSeek 作为大语言模型领域的重要参与者，在架构设计、技术创新以及实际应用方面展现出独特的思路与潜力，致力于在提升性能的同时，突破传统模型的局限。

DeepSeek 的核心在于其基于混合专家（MoE）的创新架构设计。以 DeepSeek-V3 为例，这是一款参数量高达 6710 亿的 MoE 模型，激活规模为 370 亿 。它通过精心设计的负载均衡策略和训练目标，实现了大规模 MoE 训练的高效性。在训练过程中，借助算法、框架和硬件的协同设计，确保模型能够充分利用计算资源，提升训练效率。同时，DeepSeek 引入了从 DeepSeek-R1 系列模型中提取推理能力的创新方法，在保持对输出风格和长度有效控制的前提下，增强了模型的推理性能。此外，模型还采用了如多头潜在注意力（MLA）等先进技术，降低了显存占用，进一步优化了模型的运行效率。

在性能优势上，DeepSeek 表现卓越。在众多测评任务中，它达到了开源模型的领先水平（sota），甚至能与顶尖的闭源模型相抗衡。在知识类任务，像 MMLU（大规模多任务语言理解评估）和 GPQA（通用问题回答）中，DeepSeek 展现出强大的知识储备和理解能力；在数学竞赛类任务，如 AIME 2024（美国数学邀请赛）、CNMO 2024（中国数学奥林匹克竞赛相关任务模拟评估）中，也有出色发挥，体现了其良好的逻辑推理和问题解决能力；在代码生成任务方面，DeepSeek 能够生成高质量、符合规范的代码，满足开发者的多种需求。而且，与其他同级别模型相比，DeepSeek 的训练成本大幅降低，例如 DeepSeek-V3 的训练成本仅为 Claude-3.5-Sonnet 的 9%。其生成速度也从 20TPS 提升至 60TPS，为用户带来了更流畅的交互体验。同时，DeepSeek 提供了价格优惠的 API 服务，降低了开发者和企业的使用门槛，并且全系列模型开源且免费商用，极大地促进了技术的传播与社区的协作创新。

然而，DeepSeek 并非十全十美。在实际应用中，它存在一些有待改进的地方。例如，模型在自我认知方面存在偏差，DeepSeek-V3 曾出现错误地自称是 ChatGPT 的情况，这反映出其在身份识别和信息准确性方面需要优化。在提示词适应性上，DeepSeek 对提示词格式较为敏感，不同的提示词表述方式可能导致模型输出结果出现较大差异，这在一定程度上影响了模型使用的稳定性和通用性。在功能拓展方面，面对多模态信息处理、语音沟通以及视频理解等复杂任务，DeepSeek 的表现还有较大的提升空间，目前它在这些领域的功能相对薄弱，难以满足用户多样化的需求。此外，在处理某些复杂或特定问题时，DeepSeek 可能会给出错误答案，影响了其在专业领域和高精度任务中的应用效果。

总体而言，DeepSeek 通过创新的架构和技术在大语言模型领域取得了显著进展，为推动行业发展提供了新的思路和方向。尽管目前存在一些不足，但随着技术的不断迭代和优化，有望在未来进一步提升性能，拓展应用场景，在人工智能领域发挥更大的价值。

七、Transformer 架构的未来展望

目前，Transformer 架构的未来发展主要有两条路径。一条是被更先进的全新架构所替代，如 RetNet、Mamba 等新兴架构在计算复杂度、内存使用、推理速度等方面展现出了潜在的优势，有可能在未来成为主流架构，推动人工智能技术实现新的跨越。另一条路径是在原有架构基础上，通过优化注意力机制等方式进行升级。例如，采用线性注意力机制等改进方法，能够有效降低计算复杂度，提高模型效率，使其在现有资源条件下发挥出更大的性能优势。

从 AI 大模型的整体发展方向来看，一方面，研究人员可能会探索全新的基础理论和模型架构，从根本上颠覆现有技术体系，带来前所未有的创新突破。另一方面，也会在现有技术框架内深入挖掘潜力，比如优化参数高效化，使模型能够在更少的参数下实现更好的性能；开发更智能的训练方法，提高训练效率和模型质量；降低对数据和算力的依赖，让 AI 技术更加可持续发展。无论选择哪条路径，最终的目标都是实现更高的性能、更强的泛化能力、更低的资源消耗，推动 AI 技术在更多实际场景中的广泛应用，让 AI 更加贴近人们的生活，实现可持续的普惠化发展。

张亚勤院士认为 Transformer 可能在未来五年内被新技术逐步重构；Andrej Karpathy 则大胆预测 Transformer 有望超越人脑等。这些观点和研究都表明， 在未来，随着技术的持续进步，Transformer 架构及其替代架构将不断演进和完善。 它们之间的相互竞争与融合，将为人工智能的发展注入源源不断的动力，创造出更多令人期待的可能性。 无论是在自然语言处理领域实现更加精准和智能的交互，还是在计算机视觉领域带来更强大的图像理解和生成能力，Transformer 架构及其相关技术都将发挥至关重要的作用，引领人工智能走向更加辉煌的未来。

阅读报告全文，请访问欧米伽研究所的“未来知识库”

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