大语言模型（LLM）架构核心解析（干货篇）

一、文档学习目标

区分大模型开源与闭源生态的核心差异
掌握LLM三大主流架构及衍生架构（MoE）的核心逻辑
深入理解BERT、GPT、T5、Mixtral等代表模型的架构创新与适用场景
明晰Transformer核心组件的作用及前沿演进

二、架构基石：Transformer的革命性突破

Google Brain 2017年论文《Attention Is All You Need》提出的Transformer架构，彻底重构了NLP领域，其核心是自注意力机制。

1. 核心创新：自注意力机制

作用：让模型处理文本时，同时关注所有词语并计算相互重要性权重，实现"全局视野"，解决了RNN/LSTM难以捕捉长距离依赖的痛点（如"主语-谓语"跨句关联）。

2. 两大核心模块：编码器与解码器

模块	核心功能	代表模型	适用任务
编码器（Encoder）	"阅读+理解"输入文本，转化为含上下文的向量	BERT	语言理解（分类、情感分析、提取式问答）
解码器（Decoder）	"生成"文本，根据已生成内容预测下一个词	GPT系列	文本生成（对话、续写、摘要）

三、大模型生态：开源VS闭源的博弈

Transformer的技术内核之外，商业模式与社区生态决定了技术渗透速度，两大模式核心差异如下：

维度	闭源生态	开源生态
核心优势	顶尖性能、稳定服务，定义能力天花板	低门槛、高灵活，赋能中小企业与研究者
代表模型/产品	GPT系列、Claude、Grok	Llama系列、Mixtral、DeepSeek
商业定位	主导高端商业应用市场（API服务、付费产品）	推动技术普惠，支撑二次开发与场景定制

四、主流架构全景：四类核心范式解析

LLM核心分为自编码、自回归、序列到序列三类基础架构，及Decoder-MoE衍生架构，其核心差异体现在"编码器/解码器使用方式"上。

1. 自编码模型（AutoEncoder, AE）：理解任务的王者

核心标签：Encoder-Only、双向理解、Mask预测

代表模型：BERT（2018年Google提出）

名称含义：Bidirectional Encoder Representation from Transformers（基于Transformer的双向编码器表示）
核心创新：

双向Transformer：仅用编码器，同时捕捉左右上下文
预训练任务：掩码语言模型（MLM，随机遮词预测）+下一句预测（NSP）

关键成绩：SQuAD1.1超越人类，11项NLP任务创SOTA

优缺点：

优点：语言理解能力极强

缺点：预训练的[MASK]符号与微调脱节；不擅长生成任务

2. 自回归模型（Autoregressive, AR）：生成任务的核心

核心标签：Decoder-Only、单向生成、逐词预测

代表模型：GPT系列（2018年OpenAI提出）

核心创新：

仅用解码器：简化Transformer Decoder，移除encoder-decoder注意力层
预训练方式：单向语言模型（用上文预测下一词）

优缺点：

优点：长文本生成能力强，并行化效率高于RNN；12项任务中9项超SOTA

缺点：无法利用双向上下文；不同任务需单独微调

3. 序列到序列模型（Encoder-Decoder）：多任务通用框架

核心标签：Encoder+Decoder、任务统一、转换生成

代表模型：T5（2020年Google提出）

核心创新：

任务统一：将所有NLP任务转化为"文本到文本"（如翻译加前缀"translate English to German"）
架构优化：简化Layer Norm（去bias）、采用相对位置编码（动态计算词距分数）

优缺点：

优点：适配多任务，可扩展性强；参数更少、训练更快

缺点：训练需大量计算资源；可解释性不足

4. 衍生架构：Decoder-MoE（混合专家模型）：高效大模型方案

核心标签：Decoder+MoE、稀疏激活、高效扩展

代表模型：Mixtral 8x7B（Mistral AI开源）

核心创新：

MoE机制：将Feed-Forward层替换为8个"专家"（独立FFN），路由器动态选2个专家处理每个token
参数特性：总参47B，仅激活13B，兼顾性能与效率

关键优势：

性能卓越：MMLU、GSM8K等基准超Llama 2 70B，接近GPT-3.5

高效灵活：单GPU可运行，多语言能力强，支持32k长上下文

开源友好：Apache 2.0许可，社区二次开发成本低

五、前沿创新：Transformer核心组件演进（以AR架构为例）

1. 输入层：从文本到数字的转化

分词（Tokenization）：用BPE（字节对编码）切分文本为Token，平衡词表大小与效率
嵌入（Embedding）：将Token ID映射为高维向量（维度d_model），参数矩阵大小为（vocab_size, d_model）

参数演进趋势：Llama家族为例，d_model（信息带宽）与context_window（上下文长度）持续增长，如上下文长度从2k翻倍至128k。

2. 核心组件：位置编码（解决自注意力"无顺序"缺陷）

核心问题：自注意力并行处理序列，无法区分"你爱我"与"我爱你"的顺序差异
解决方案：注入位置信息，生成与嵌入向量同维度的位置编码向量，与词嵌入相加后输入模型
经典方式：绝对位置编码（APE），用正弦/余弦函数生成固定位置向量

六、核心总结：架构选择的关键逻辑

架构类型	核心模块	代表模型	核心场景	关键亮点
自编码	仅编码器	BERT	语言理解	双向上下文捕捉
自回归	仅解码器	GPT系列	文本生成	长序列生成能力强
序列到序列	编码器+解码器	T5	多任务转换	任务统一框架
Decoder-MoE	解码器+MoE	Mixtral	高效大模型应用	稀疏激活+高性能

架构选择本质是"任务需求匹配"：理解选AE、生成选AR、多任务选Encoder-Decoder、大参高效选MoE。