LLM 架構深度剖析：從 Transformer 到 MoE 的演進之路

摘要

本報告深入探討大型語言模型的架構演進，從最初的 Transformer 架構到最新的 Mixture of Experts 技術，分析各項技術的原理、優勢與局限。

1. Transformer 架構回顧

1.1 Attention Mechanism

Attention 機制的核心思想是讓模型在處理序列時能夠動態地關注不同位置的資訊…

1.2 Multi-Head Attention

多頭注意力機制通過並行計算多組 Attention，讓模型能夠從不同子空間捕捉資訊…

2. 效率優化技術

2.1 Sparse Attention

傳統的全注意力機制計算複雜度為 O(n²)，Sparse Attention 通過限制注意力範圍來降低計算成本…

2.2 Paged Attention

vLLM 提出的 Paged Attention 技術將 KV Cache 分頁管理，大幅提升推理吞吐量…

3. Mixture of Experts (MoE)

3.1 MoE 基本原理

MoE 通過引入多個專家網絡和門控機制，實現條件計算…

4. 未來趨勢分析

隨著模型規模持續擴大，架構創新將成為提升效率的關鍵…