大模型五大热门方向全解析：RAG、Agent、Mamba、LoRA与MoE技术详解

原创于 2025-10-11 21:00:57 发布 · 980 阅读

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本文系统介绍大模型领域五大热门研究方向：检索增强生成(RAG)借助外部知识库提升生成准确性；大模型Agent扩展AI应用场景；Mamba实现高效长上下文处理；LoRA提供参数高效微调方案；MoE优化模型资源利用。各方向包含HippoRAG、AutoDev、Jamba、DORA和Switch Transformers等创新技术，共同推动大模型效能提升与应用拓展，为研究者和开发者提供全面技术参考。

引言

人工智能领域大模型研究蓬勃发展，涵盖多个领域，各具特色与难题。热门方向包括RAG、大模型Agent、Mamba、MoE、LoRA等，致力于攻克大模型应用难题，提升效能与实用度。为寻找方向的朋友提供灵感。

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检索增强生成RAG

RAG技术融合检索与生成，提升AI效能。其关键在于借助外部知识库，增强生成内容的准确与稳定性。依托大模型的卓越生成力，RAG在问答、文档、摘要、智能助手、检索与知识图谱等领域大放异彩。研究焦点包括检索与生成整合、跨模态应用及知识更新。挑战在于提升检索速度、生成品质，以及实现跨领域应用。

近期，人工智能大模型在多领域展现出卓越实力，但在知识融合与长期记忆上仍有明显不足。针对此问题，OSU与斯坦福的研究者提出创新方案——为模型构建类似人脑海马体的“记忆操作系统”。受海马体在记忆中的核心作用启发，研发了HippoRAG新检索增强模型。试验显示，具备这种“脑式”记忆系统的大模型在知识整合任务上显著提升了表现。

AI2推出的Adaptive-RAG问答框架，集成多种策略，可智能匹配请求难度，以优化大模型的响应精准度，显著提升问答效率。

依赖大模型参数知识生成文本易致幻觉，故采用检索增强生成（RAG）辅助。但RAG的准确性受限于检索文本的准确性，检索问题影响生成文本质量。为提升鲁棒性，中科大提出CRAG方法，专注于改进检索增强生成。

Infineon推出RAG-Fusion技术，集成了RAG与Reciprocal Rank Fusion。该技术首先利用指令遵循模型生成多个查询，接着针对每个查询执行矢量搜索，从预设集合中提取相关文档。随后，采用倒数排名融合算法，基于请求间的相关性对文档进行重新排序，最终输出优化后的文档列表。

Amazon推出的SYNTHESIZRR方法革新了LLMs在分类任务中的微缩化。此法摒弃了传统方法中提示生成数据集的弊端，通过检索增强引入多样性，让LLM生成更丰富的示例。在词汇、语义多样性和模仿人类文本等方面，SYNTHESIZRR均显著超越传统方法。

大模型Agent

今年初，业界巨头吴恩达指出，大模型Agent将成为未来发展的关键。面对日益复杂的应用场景，单纯依赖大模型能力将遭遇重大挑战，故充分利用大模型构建Agent成为趋势。微软研究团队深入剖析Agent AI的基石，强调其在物理、虚拟、混合现实及感官交互领域的潜力，视Agent AI为下一代AI的核心。研究聚焦于“多任务学习”、“常识推理”和“持续学习”，旨在增强Agent在各种任务中的表现与适应能力。

AUTOWEBGLM：智谱发布新型智能网页导航代理，通过AI技术优化网页处理挑战，采用独特算法提取关键信息，结合AI训练与强化学习，提升网页理解和任务执行效率。

微软推出AI驱动自动开发框架AutoDev，实现软件工程目标自动化。用户设定目标后，AutoDev的智能Agent可在代码库中自主进行编辑、检索、构建、执行、测试及Git操作。

Google推出SceneCraft，这是一款革命性大语言模型Agent，可将文本描述转化为Blender中运行的Python脚本，助力构建复杂3D场景。它通过高级抽象、策略规划和库学习，有效解决空间规划和布局难题。

生成模型在软件工程领域，尤其在代码生成与调试中成效斐然。然而，在自动生成代码文档方面，其潜力尚待挖掘。为此，清华大学打造了开源框架REPOAGENT，依托大型语言模型，专注于代码文档的自动创建、维护与更新。经多维度评估，包括定性与定量分析，REPOAGENT在构建高品质代码仓库文档方面的实力得到验证。

本研究探讨提升大型语言模型如ChatGPT和GPT-4效能的方法，尤其针对复杂任务的多技能需求。为此，清华大学开发了GITAGENT，该工具能协助模型自主从GitHub筛选并整合相关代码库。GITAGENT运作流程分为四步，并在遇到难题时，借鉴GitHub上其他用户的解决方案，不断学习进步。

关于大语言模型的规划与推理，观点各异。亚利桑那州立大学研究者认为，LLMs无法独立进行规划推理，但能在规划问题中发挥关键作用。为此，他们提出了一种LLM-Modulo框架，整合LLMs与外部验证工具，显著提升LLMs在规划任务中的效能。

Mamba

Mamba，一种高效的选择性结构状态空间模型，擅长长上下文任务，实现线性时间推理和并行训练。源于CMU，Mamba通过全局视野与动态权重优化卷积神经网络，兼具Transformers建模优势，降低计算复杂度。研究致力于强化长序列处理、多模态融合及计算效率。

波兰研究团队最新成果MoE-Mamba融合Mamba与混合专家层，显著提高SSM与MoE效率。研究显示，专家数量变动时，MoE-Mamba表现可预测。

中科大等团队将Mamba与视觉研究融合，创新推出Vim架构。在ImageNet分类、COCO对象检测及ADE20k语义分割等任务中，Vim超越DeiT等成熟视觉Transformer，性能更优且显著提升计算和内存效率。以1248×1248分辨率图像为例，Vim在特征提取上的速度比DeiT快2.8倍，GPU内存消耗减少86.8%。

华为诺亚方舟实验室创新提出DenseMamba，优化了SSM中隐藏信息流动。通过精准融合浅层至深层，DenseMamba确保关键信息不失真。此方法在维持训练并行与推理高效的同时，通过密集连接显著提升性能，适用于多种SSM模型。

浙大融合Mamba和多模型大模型，创新推出Cobra，这是线性计算复杂度的MLLM，巧妙地将Mamba语言模型融入视觉模态。实证表明，Cobra在效能上匹敌顶级方案，速度更优，尤其在视觉错觉与空间关系识别上更显优势。Cobra的参数仅为LLaVA的43%，却能保持同等性能。

AI21 Labs开源了Jamba新法，其在多个基准测试中胜过transformer。Jamba结合Mamba的SSM架构，有效缓解transformer的内存与上下文限制，但输出效果略逊。Jamba融合了SSM和transformer优势，实现长上下文吞吐量超越Mixtral 8x7B三倍，效率远超同等规模的基于Transformer的模型。

大模型高效微调(LoRA)

在微调大模型时，策略多样，主要分为全面微调和高效微调。全面微调调整预训练模型的全部参数，需庞大计算力，易引发灾难性遗忘，即增强特定任务性能或削弱其他领域表现。

为解决这些问题，PEFT技术通过调整模型部分参数缩短训练周期和成本。该技术涵盖多种策略，如Prefix Tuning（预置可学习虚拟token），Prompt Tuning（输入层增入prompt token），P-Tuning（prompt转Embedding层，配合MLP+LSTM），Adapter Tuning（插入小型神经网络模块），以及LoRA（引入低秩矩阵模拟微调）。这些方法旨在提升训练效率，并确保或增强模型表现。

LORA及其变种在参数高效微调（PEFT）领域因省去额外推理成本而广受欢迎。它大幅降低微调成本，效果逼近全模型微调。因此，LORA的优化版本不断涌现，成为研究焦点。研究重点包括参数效率、保微调策略、上下文扩展和模型压缩等。

DORA（权重分解低阶适应）由英伟达提出，显著提升了LoRA的学习效率和训练稳定性，且不增加推理成本。实验验证，DORA在多种下游任务中的模型微调效果均超越LORA。

华盛顿大学推出QLORA算法，能在维持16位微调性能的同时，在单卡48G GPU上实现650亿参数大模型微调。研究团队发布的Guanaco系列模型，在Vicuna基准测试中超越先前所有公开模型，仅需单个GPU微调24小时，即可达到ChatGPT性能的99.3%。

MIT创新性地推出LongLORA微调算法，显著提升Token上下文长度，尤其在资源紧张时，大幅扩充LLMS预训练模型能力。该算法将LLaMA2-7B模型上下文容量从4K提升至100K。

斯坦福的S-LORA系统专为高效扩展LORA适配服务而构建，集中存储所有适配器于主内存，并将实时使用适配器加载至GPU内存。它能在单个或多GPU环境中为数千个LORA适配器提供支持，同时将额外计算成本降到最低。反观LLM-packed，需频繁维护权重副本，且受限于GPU内存，仅能支持少数几个适配器。

MoE

MoE并非新兴技术，即混合专家模型（Mixed Expert Models）。该理念最早由剑桥学者在1991年论文《Adaptive Mixture of Local Experts》中提出。然而，随着大模型参数规模扩张和多任务应用兴起，MoE研究亦成为当下热点。

模型参数规模扩大，性能提升，涌现现象频现，驱动了大模型的热潮。但如何在资源受限下，以更少步数训练更大模型？MoE技术正是为此而生。

MoE模型低资源需求、快速训练、低推理成本、强扩展性和多任务学习。其显著特点是即使在比Dense模型少的计算资源下也能有效预训练，使得在固定预算下能大幅提升模型或数据集规模。尤其在预训练期，MoE模型往往能比Dense模型更快达到同等质量。研究焦点包括“专家网络协同”、“动态路由”、“低专家激活率”及“模型可扩展性”。以下为近期研究进展供参考。

2022年，Google的Switch Transformers在降低模型复杂性和微调稳定性问题上取得显著进展。该技术优化了MoE路由算法，并提出了易于理解的改进模型，大幅减少通信与计算开销。此外，Switch Transformers的训练策略增强了稳定性，并开创性地实现了以bfloat16低精度格式训练大规模稀疏模型的新路径。