架构

大模型（LLM）常说的“架构”，主要指 Transformer 架构的不同变体，尤其是 Encoder、Decoder、Encoder-Decoder 三种宏观结构。除此之外，还有一些子结构与改进版本。下面我给你系统整理一套“目前主流大模型架构体系”。

2018 年左右，Transformer 架构的神经网络模型开始崭露头角。通过大量文本数据训练这些模型，使它们能够通过阅读大量文本来深入理解语言规则和模式，就像让计算机阅读整个互联网一样，对语言有了更深刻的理解，极大地提升了模型在各种自然语言处理任务上的表现。

大模型（LLM）常说的“架构”，主要指 Transformer 架构的不同变体，尤其是 Encoder、Decoder、Encoder-Decoder 三种宏观结构。除此之外，还有一些子结构与改进版本。下面我给你系统整理一套“目前主流大模型架构体系”，非常适合你作为技术人员快速建立知识框架。

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✅ 一、大模型最核心的三大架构类型

1）Decoder-Only（最常见）

大部分 ChatGPT 类对话模型都是这个架构。

代表模型

• GPT 系列（GPT-2、GPT-3、GPT-4、GPT-4o…）

• LLaMA 系列

• Qwen（通义千问）

• DeepSeek 系列

• Baichuan

• Yi（零一万物）

特点

• 只使用 Transformer 的 Decoder 堆叠

• 输入和输出都在同一个 token 流中

• 用于 生成任务（Language Modeling）

• 自回归（autoregressive）：一个词接一个词生成

适用场景

• 聊天、续写、推理

• 代码生成

• 文本生成类任务

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2）Encoder-Only（理解型）

更专注于文本理解，不擅长生成。

代表模型

• BERT（史诗级代表）

• RoBERTa

• ERNIE（百度文心的底座模型）

• DeBERTa（微软）

特点

• 只有 Transformer Encoder 堆叠

• 不能很好地产生流畅长文本

• 强理解能力

适用场景

• 文本分类

• 情感分析

• 信息抽取（NER）

• 各种 NLP 理解任务

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3）Encoder-Decoder（Seq2Seq，曾经的主流）

以前机器翻译领域最强，现在生成型任务被 GPT 类模型替代。

代表模型

• T5（Google）

• BART

• mT5

特点

• Encoder 负责理解输入

• Decoder 负责生成输出

• 曾经 SOTA，在翻译上表现很强

适用场景

• 翻译

• 摘要

• 文本改写（paraphrasing）

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✅ 二、大模型中一些关键的“结构改进版本”

除了上面三大类，工业界还对 Transformer 做了大量优化：

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4）MoE（Mixture-of-Experts）架构

多专家架构，让模型更大、更便宜。

代表模型

• Google Switch Transformer

• Google Gemini 系列（大量使用 MoE）

• DeepSeek-MoE 系列

• Mixtral 8×7B（很火）

特点

• 每层不是一个巨大的 FFN，而是多个专家 FFN，让路由器选择部分专家

• 显著提升参数规模而不增加等比例计算量

• 非常适合超大模型

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5）RWKV（RNN + Attention 混合）

更省算力的新型架构。

代表模型

• RWKV

特点：

• 用 RNN 的思想替代 Attention

• 推理可以 O(n) 处理，不像 Transformer 的 O(n²)

• 更省显存 & 更便宜

用途：边缘设备部署

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6）State Space Model（SSM）架构，如 Mamba

今年火起来的新架构，能替代 Transformer。

代表模型

• Mamba

• Mamba-2

特点：

• 更高效的长序列建模

• 推理速度比 Transformer 快

• 有可能成为下一代 LLM 底座技术

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✅ 三、图像/多模态相关架构

如果你准备做 AI 应用（前端也可以做多模态），这些也需要了解。

7）Vision Transformer（ViT）

• 图像版 Transformer

• 主流视觉模型几乎都是 ViT 或其变种

8）LLaVA / Qwen-VL / GPT-4o 类“对齐结构”

多模态模型通常使用：

• ViT 做 Encoder（图像编码）

• LLM（Decoder-Only）做文本生成

• 中间用一个投影器（Projection Layer）对齐特征

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✅ 四、业界总结：大模型架构族谱图（你可以理解成这样）

Transformer
│
├── Encoder-Only
│   └── BERT / DeBERTa / ERNIE
│
├── Decoder-Only（主流LLM）
│   ├── GPT 系列
│   ├── LLaMA / Qwen / Yi
│   └── DeepSeek / Baichuan
│
├── Encoder-Decoder（Seq2Seq）
│   └── T5 / BART
│
├── MoE（专家模型）
│   └── Gemini / DeepSeek-MoE / Mixtral
│
└── 新架构替代者
    ├── RWKV
    └── Mamba（SSM）

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✅ 五、你作为技术人，应该重点掌握哪几个？

建议你重点掌握：

⭐ 必学（主流大模型）

• Decoder-Only（GPT 架构）

• MoE（未来趋势）

⭐ 次重点

• Encoder-Only（BERT，做信息抽取必备）

• Vision Transformer + 多模态对齐

⭐ 想深入研究底层再看

• RWKV

• Mamba

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Transformer 架构是 现代大模型（LLM、GPT、LLaMA、Qwen、DeepSeek、ChatGPT）几乎全部的底层核心。如果你想真正理解 AI 模型，Transformer 是绕不开的关键基础。

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🟦 一、Transformer 是什么？（一句话）

Transformer 是一种以“自注意力机制（Self-Attention）”为核心的神经网络架构，用来处理序列数据（文本、语音等）。

它让模型“读一句话时不用从头到尾顺序读”，可以 并行理解全句内容。

这是它碾压 RNN/LSTM 的根本原因。

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🟥 二、为什么 Transformer 会成为大模型时代的基础？

因为它解决了旧模型的两个大痛点：

旧架构	问题
RNN / LSTM	只能顺序处理 → 太慢
CNN	只能局部感知 → 看不到全局语义

Transformer 靠 Self-Attention 做到：

• 一句话中任意两个词之间都能直接“沟通”

• 完整句子同时并行处理

• 能建模长距离依赖

• 可扩展到数千亿参数

所以 GPT、BERT、ViT、StableDiffusion 全是 Transformer 或改进版。

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🟧 三、Transformer 的整体结构（工程师视角）

原始论文《Attention is All You Need》把 Transformer 分成两块：

Transformer
 ├── Encoder（编码器）
 └── Decoder（解码器）

大模型常用的是：

• Encoder 只用于 BERT

• Decoder-only 用于 GPT 系列（也是现在 LLM 主流）

• Encoder-Decoder 用于翻译模型（T5）

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🟨 四、Transformer 的内部结构是什么？

无论 Encoder 还是 Decoder，都由“很多层”堆叠而成：

每一层包含两大模块：

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① Self-Attention（多头注意力 Multi-Head Attention）

核心机制！

Self-Attention 做什么？

它让句子中每个词都能“注意”到其他所有词。

例如句子：

“小明把苹果给了小红，她很高兴。”

模型通过 Attention 发现“她”指的是“小红”。

多头注意力

不是只算一次注意力，而是并行算 多个注意头（heads），每个头关注不同语义：

• 一些头关注代词关系

• 一些关注句法结构

• 一些关注情感

• …

最后把这些头 concatenate 起来。

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② Feed Forward Network（FFN）前馈网络

一个两层的 MLP（多层感知机），负责对每个 token 做进一步的非线性变换。

普通网络：MLP
Transformer：Attention + MLP 的堆叠

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③ LayerNorm + 残差连接（Residual）

提高稳定性：

输入 + Attention输出  → 残差
LayerNorm → 正则
MLP → 前馈
再残差、再LayerNorm

这样模型能堆到几十层甚至几百层。

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🟩 五、Transformer 如何处理文本（具体流程）

以一句话为例：

我 喜欢 吃 苹果

流程：

1. tokenize → 数字 ID

2. embedding → 变成向量

3. 加入位置编码（Positional Encoding）

4. 输入第一层 Transformer Layer

5. Self-Attention 计算每个词对其他词的关注程度

6. 经过 MLP

7. 重复 N 层

8. 最后得到每个 token 的语义表示

Decoder-only 模型再做：

• 输出下一个 token 的概率（语言模型头）

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🟦 六、为什么 Transformer 这么强？（关键原因）

✔ 1. 能建模长距离依赖

一次 Attention 可以看到整句。

✔ 2. 能并行计算

不像 RNN 必须一个 token 一个 token 处理。

✔ 3. 高扩展性

从 1 亿参数 → 1 万亿参数都能稳定训练。

✔ 4. 通用性强

不仅做 NLP，视觉、语音、推荐系统都在用。

✔ 5. 组合灵活

可以做 Encoder、Decoder、MoE、跨模态融合。

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🟪 七、Transformer 与 GPT 的关系是什么？

GPT（包括 ChatGPT）= Decoder-Only Transformer

把 Decoder 堆叠几十层、上百层，就是 GPT。

内部结构：

[Embedding]
[Decoder Layer × N]
[LM Head → 下一词预测]

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🟫 八、如果你是技术人，应该掌握哪几项？

必懂：

• Self-Attention 原理

• Multi-Head Attention

• Q/K/V 的计算方式

• 残差连接

• Position Encoding（位置编码）

• Decoder-only 与 Encoder 的区别

进阶：

• FlashAttention（高速 Attention）

• RoPE（旋转位置编码）

• RMSNorm vs LayerNorm

• MLP（SwiGLU）

• KV Cache（推理加速）

• MoE（大规模模型的必备）

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🟦 九、一句话总结

Transformer = 注意力机制 + 前馈网络 的深度堆叠。
它是 GPT、BERT 以及几乎所有大模型的基础结构。

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如果你愿意，我可以继续深入讲：

📌 “Self-Attention 的公式 + 一步步计算示例（超清晰）”
📌 “Decoder-only 架构内部图解（GPT）”
📌 “RoPE 是怎么让模型支持 20万字长文输入的？”
📌 “你如果想训练自己的医疗大模型，需要怎么修改 Transformer？”

你想继续哪部分？