大模型架构

核心摘要 最新研究表明，Transformer架构并非单纯的“暴力美学”产物，其自注意力机制具备内在的压缩特性，能够在处理复杂任务时自动提取关键信息，从而在参数规模与性能之间达成高效平衡。 八卦洞察 ▶ 去冗余化趋势： 长期以来，业界对Transformer的认知停留在“堆参数”阶段，但该研究证明了模型内部存在显著的冗余压缩空间，预示着未来模型将向“小而精”的架构演进。 ▶ 推理成本的拐点： 这一发现为模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）提供了坚实的理论支撑，未来AI部署的重点将从单纯的参数竞赛转向对“有效信息密度”的挖掘。 行动建议 对于模型开发者，应重新评估现有架构中的注意力头（Attention Heads）冗余度，探索基于信息熵的动态修剪策略。 对于企业决策者，应关注轻量化模型在端侧（Edge AI）的部署潜力，避免盲目追求超大规模参数带来的高昂算力成本。