模型架构

核心摘要 近期Transformer架构演进趋势显示，DenseFormer、MUDDFormer及HyperConnections等变体正通过构建跨层路径，打破传统深度神经网络的顺序处理范式，使深层模块能够直接获取早期表征，从而显著优化了信息传递效率与模型表达能力。 八卦洞察 ▶ 打破“深层即优”的迷思：传统深度模型存在信息稀释问题，通过允许深层直接访问浅层特征，模型在保持参数量不变的前提下，实现了更高效的特征重用。 ▶ 架构趋向“非线性连接”：从单纯的堆叠Transformer层向类似DenseNet的密集连接演进，预示着未来模型设计将更注重信息流的“短路”机制，以缓解梯度消失与表征退化。 行动建议 ▶ 研发侧：评估现有模型是否在深层阶段丢失了早期语义信息，考虑引入跳跃连接（Skip-connections）或门控机制来增强跨层信息交互。 ▶ 策略侧：在模型压缩与蒸馏过程中，重点关注早期表征的保留，这些特征往往包含模型推理的关键语境，而非仅仅依赖最后一层的输出。