自最初的 GPT 架构开发以来，已经过去了七年。乍一看，回顾 GPT-2（2019 年），展望 DeepSeek-V3 和 Llama 4（2024-2025 年），人们可能会惊讶于这些模型在结构上仍然如此相似。
当然，位置嵌入已经从绝对嵌入演进到旋转嵌入（RoPE），多头注意力机制已基本被分组查询注意力机制所取代，而更高效的 SwiGLU 也取代了 GELU 等激活函数。但在这些细微的改进背后，我们是否真正看到了突破性的变化，还是仅仅在打磨相同的架构基础？
LLM架构子集：DeepSeek V3/R1、OLMo 2、Gemma 3、Mistral Small 3.1、Llama 4、Qwen3、SmolLM3和Kimi 2
DeepSeek V3 中引入的两种关键架构技术，这些技术提高了其计算效率，并使其有别于许多其他 LLM：多头潜在注意力（MLA）、混合专家（MoE）：
1.1 多头潜在注意力（MLA）
MLA旨在解决传统多头注意力（MHA）在大规模模型中内存占用过高的问题。与分组查询注意力（GQA）相比，MLA通过压缩键和值张量来进一步减少内存使用。
MHA 与 GQA 的比较。此处，组大小为 2，其中两个查询共享一个键值对。
在MLA中，键和值张量在存储到KV缓存之前会被压缩到一个低维空间。在推理时，这些压缩的张量会被重新投影回原始大小。这种设计虽然增加了额外的矩阵乘法操作，但显著降低了内存占用。
MLA（用于 DeepSeek V3 和 R1）与常规 MHA 的比较。
1.2 混合专家（MoE）
MoE将传统的前馈模块替换为多个专家层，每个专家层也是一个前馈模块。在推理时，一个路由器会选择一小部分专家进行激活。例如，DeepSeek V3有256个专家，但每次推理仅激活9个专家（1个共享专家和8个由路由器选择的专家）。
V3/R1 中的混合专家 (MoE) 模块（右）与具有标准前馈块的 LLM（左）的比较图。
2. OLMo 2
2.1 归一化层放置
OLMo 2采用后归一化（Post-Norm）策略，与大多数LLM采用的前归一化（Pre-Norm）不同。这种设计旨在提高训练稳定性。
在OLMo 2中，归一化层被放置在注意力模块和前馈模块之后，而不是之前。这种设计与原始Transformer架构中的Post-LN类似，但使用了RMSNorm而非LayerNorm。
Post-Norm、Pre-Norm和OLMo 2的Post-Norm变体的对比图。
研究表明，后归一化有助于训练稳定性，尤其是在不使用精心设计的学习率预热策略时。OLMo 2的训练损失曲线表明，这种设计在训练过程中表现更为稳定。
Pre-Norm（如GPT-2、Llama 3和许多其他模型中使用的）与OLMo 2的Post-Norm变体的训练稳定性对比图。
2.2 QK-Norm
QK-Norm是在多头注意力模块中引入的额外RMSNorm层，应用于查询（q）和键（k）之前。这种设计有助于在应用RoPE之前对输入进行归一化，从而减少训练过程中的数值不稳定。
OLMo 2 和 Llama 3；可以看出，除了 OLMo 2 仍然使用传统的 MHA 而非 GQA 之外，它们的架构在其他方面相对相似。
Llama 3 和 OLMo 2 的架构比较。
3. Gemma 3
3.1 滑动窗口注意力
滑动窗口注意力旨在减少KV缓存的内存需求，同时保持模型的性能。这种设计特别适用于需要处理长序列的任务。
通过滑动窗口注意力实现的KV缓存内存节省。
滑动窗口注意力限制了每个查询位置的上下文范围，使其仅关注局部窗口内的内容。与传统的全局注意力机制相比，这种设计显著减少了KV缓存的内存占用。例如，Gemma 3将滑动窗口大小从Gemma 2的4096减少到1024，并调整了全局与局部注意力的比例。
常规注意力（左）和滑动窗口注意力（右）的对比图。
研究表明，滑动窗口注意力对模型的建模性能影响极小，但在内存使用上带来了显著的优化。这种设计使得Gemma 3在处理长序列时更加高效。
常规注意力（左）和滑动窗口注意力（右）的对比图。
3.2 归一化层放置
Gemma 3在注意力模块和前馈模块前后都放置了RMSNorm层。这种设计结合了前归一化和后归一化的优点，既保持了训练稳定性，又提高了推理效率。
OLMo 2和Gemma 3的架构对比图；注意Gemma 3中额外的归一化层。
4. Mistral Small 3.1
Mistral Small 3.1通过自定义分词器、缩小KV缓存和减少层数来优化模型。此外，它放弃了滑动窗口注意力，转而使用更高效的FlashAttention技术。
这些优化使得Mistral Small 3.1在推理延迟上优于Gemma 3，同时保持了较高的性能。这种设计特别适合需要快速推理的应用场景。
OLMo 2和Gemma 3的架构对比图；注意Gemma 3中额外的归一化层。
5. Llama 4
Llama 4采用了与DeepSeek V3类似的架构，但在某些细节上进行了优化，以提高模型的性能和效率。
深度求索V3（6710亿参数）和Llama 4 Maverick（4000亿参数）的架构对比图。
Llama 4使用了分组查询注意力（GQA）而非多头潜在注意力（MLA），并且在MoE模块中使用了更少但更大的专家。此外，Llama 4在每个Transformer块中交替使用MoE模块和密集模块。
6. Qwen3
6.1 密集模型
Qwen3 0.6B和Llama 3 1B的架构对比图
Qwen3的密集模型采用了较深的架构（更多Transformer块），具有更多的层，而 Llama 3 是一种更宽的架构，具有更多的注意力头。Qwen3 的内存占用较小，但生成速度较慢。
6.2 MoE模型
DeepSeek-V3 和 Qwen3 235B-A22B 的架构比较。
Qwen3的MoE模型采用了与DeepSeek V3类似的架构，但在某些细节上有所不同，例如不使用共享专家。这种设计使得模型在训练时能够学习更多知识，而在推理时保持高效。
7. SmolLM3
SmolLM3 架构看起来相当标准。不过，最有趣的一点或许是它使用了 NoPE（无位置嵌入）。
Qwen3 4B 和 SmolLM3 3B 的架构比较。
7.1 无位置嵌入（NoPE）
NoPE不使用任何位置嵌入（绝对位置嵌入或旋转位置嵌入），而是依赖因果注意力掩码来保持序列的自回归顺序。这种设计使得模型在训练过程中能够学习到隐式的位置信息。
绝对位置嵌入示例
研究表明，NoPE在长度泛化方面表现更好，即在处理更长序列时性能下降较少。这种设计使得SmolLM3在处理长序列任务时表现优异。
8. Kimi 2
Kimi 2采用了DeepSeek V3的架构，并进行了扩展。它使用了Muon优化器而非AdamW，这可能是其训练损失曲线表现优异的原因之一。此外，Kimi 2在MoE模块中使用了更多的专家，在MLA模块中使用了更少的头。DeepSeek V3 和 Kimi K2 的架构比较。
这些设计使得Kimi 2在训练过程中表现优异，训练损失曲线平滑且下降迅速。这可能有助于该模型跃居上述基准测试的榜首
<span style="color:rgba(0, 0, 0, 0.9)"><span style="background-color:#ffffff"><code>https://sebastianraschka.com/blog/2025/the-big-llm-architecture-comparison.html</code></span></span>如何学习AI大模型 ？
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓
这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方优快云官方认证链接免费领取 【保证100%免费】
读者福利： 👉👉优快云大礼包：《最新AI大模型学习资源包》免费分享 👈👈
（👆👆👆安全链接，放心点击）
对于0基础小白入门：
如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。
一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。
要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。
对于从来没有接触过AI大模型的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。（全套教程文末领取哈）
很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，每个章节都是当前板块的精华浓缩。
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。（全套教程文末领取哈）
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战项目来学习。（全套教程文末领取哈）
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。（全套教程文末领取哈）
截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题。（全套教程文末领取哈）
只要你是真心想学AI大模型，我这份资料就可以无偿分享给你学习，我国在这方面的相关人才比较紧缺，大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！
这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方优快云官方认证链接免费领取 【保证100%免费】
（👆👆👆安全链接，放心点击）
扫一扫
1402
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
