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| 大模型创新:架构优化加速涌长，融合迭代大势所趋架构层创新助力解决算力瓶颈现实问题Transformer架构是目前应用最广泛的主流大模型架构，而自注意力机制(Self-Attention,SA)则是Transformer架构的核心--它允许模型进行并行计算，在序列中非线性地直接捕捉任意两个位置之间的关联权重，大幅提高模型能力上限。 但另一方面，这也使模型的算力需求、计算复杂性和消耗资源成本都随参数增加呈指数级增长，在大规模任务中快速触达天花板。 2024年以来，随着大模型参数量的飞速规模化以及训练与部署的深入落地，Transformer架构的上述弊端愈发显著成为助推全球性算力紧缺的重要因素，也为大模型的端侧落地提出了挑战。 为寻求突破，对大模型架构的创新性探索逐渐成为不容忽视的趋势。
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