超越标准大语言模型：线性注意力混合架构与文本扩散模型引领新浪潮
talkingdev • 2025-11-05
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当前最强大的开源大语言模型普遍采用自回归解码器架构的Transformer模型，但近年来涌现出多种创新架构。这些模型不仅关注计算效率的提升，更致力于突破性能瓶颈。文本扩散模型通过模拟去噪过程生成连贯文本，在创造性任务中展现独特优势；线性注意力混合架构通过优化注意力机制的计算复杂度，实现接近线性的内存占用；代码世界模型将程序代码与环境交互相结合，为具身智能提供新思路；而小型递归Transformer则通过参数复用策略，在保持性能的同时显著降低模型体积。这些技术路径的并行发展，标志着大语言模型正从单一架构垄断走向多元化技术生态，为边缘计算、实时应用和复杂推理任务开辟了新的可能性。
核心要点
- 文本扩散模型采用去噪生成范式，突破自回归模型的序列生成限制
- 线性注意力混合架构实现近似线性的计算复杂度，大幅提升推理效率
- 小型递归Transformer通过参数共享机制，在有限资源下保持模型能力