GPT-4、BERT、T5、LLaMA、通义千问、文心ERNIE 多头注意力 ：GPT-4 使用 96 头注意力位置编码创新 ：LLaMA 采用 RoPE（旋转位置编码），Claude 3 引入 ALiBi归一化优化 ：LLaMA 使用 RMSNorm 替代 LayerNorm保留机制（Retention） ：通过指数衰减保留历史信息，支持 O(1) 推理复杂度分块递归 ：混合并行与递归处理，8k 上下文推理速度提升 8.4 倍模型 参数量 核心技术 应用场景 GPT-4 1.8T MoE 架构（16专家）、GQA 分组查询注意力 多模态对话、代码生成 Grok-1 314B Sandwich Normalization、MoE 稀疏路由 实时问答、推理 Claude 3 未公开 状态空间模型（SSM）+ Transformer 混合架构 长文本生成、逻辑推理 通义千问 720B 多模态 Qformer 对齐、128k 上下文窗口 企业级知识处理
模型 核心技术 应用场景 T5 Text-to-Text 统一框架、多任务预训练 翻译、摘要、问答 GLM-130B Prefix-LM 统一编码解码、DeepNorm 中英双语生成、推理 Pegasus-X 非对称浅编码+深解码结构 长文本摘要、内容改写
模型 专家数 核心技术 优势场景 Mixtral 8x7B 8 动态路由负载均衡、稀疏激活（仅13B激活） 多语言混合任务处理 Switch-XL 2048 万亿参数、动态专家分片 超大规模预训练 字节COMET 64 GPU 负载均衡优化、专家利用率达92% 企业级高效训练
模型 模态支持 核心技术 应用案例 GPT-4V 文本+图像+视频 CLIP 对齐、视觉-语言联合微调 图像描述、跨模态搜索 商汤日日新 文本+3D+语音 多任务统一框架、知识图谱增强 数字人、元宇宙生成 星火V3 文本+工业传感 64专家 MoE、昇腾910B 国产适配 智能制造、物联网分析
GQA（分组查询） ：LLaMA-2 平衡 MHA 质量与 MQA 效率滑动窗口注意力 ：Longformer 支持 4k 窗口局部计算随机稀疏注意力 ：SparseBERT 减少 80% 计算量，精度保留 98%类型 代表模型 公式特点 优势场景 RoPE LLaMA、通义 复数域旋转保持相对位置不变性 长文本生成 ALiBi Claude、Qwen 线性偏置惩罚（Attention Score -= m·i-j） 短文本理解 可学习 BERT 随机初始化向量训练 短文本理解
文心ERNIE 4.0 ：知识增强（百亿实体图谱）+ 多任务预训练星火认知 ：MoE 动态路由响应 < 0.3ms，千卡并行效率 82%书生2.5 ：商汤开源多模态模型，COCO 检测 65.0 mAP超长上下文 ：通义千问支持 128k tokens，Claude 突破 200k 窗口硬件协同设计 ：光子芯片（Lightmatter）提升 Attention 能效 100 倍轻量化部署 ：GPTQ 4bit 量化使 7B 模型显存降至 3.5GB智能体融合 ：LangChain+RAG 实现实时知识库检索架构类型 代表模型（国内） 代表模型（国外） Decoder-Only 通义千问、讯飞星火、智谱 GPT-4、Claude、LLaMA Encoder-Decoder 文心ERNIE、紫东太初 T5、BART、Pegasus MoE 字节豆包、华为盘古 Mixtral、Grok-1、Switch 多模态 商汤日日新、百度文心一格 GPT-4V、Gemini、Flamingo
通过以上架构创新，大模型在生成质量、推理效率和跨任务泛化能力上持续突破，未来将形成“基础架构统一化（如 RetNet）+ 应用架构场景化”的生态格局。
