Transformer架构在大语言模型中的优化技术:原理、方法与前沿摘要 Transformer架构已成为现代大语言模型(Large Language Model, LLM)的基石,其强大的序列建模能力彻底改变了自然语言处理领域。然而,随着模型规模指数级增长至数十亿甚至万亿参数,Transformer模型在训练和推理过程中面临着计算复杂度高、内存消耗巨大、训练时间长、推理延迟显著以及对硬件资源要求严苛等严峻挑战。本文旨在系统性地探讨针对Transformer架构,特别是其核心的自注意力机制,所发展出的各类优化技术。我们将深入分析这些技术的原理、代表性方法、优势与局限,并涵