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LLM 模型架构解释：MoE 的转换器

2026年2月16日 11:15 33 Comments
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企业级 AMD MI355X 指南，涵盖 AI 推理、LLM 培训、内存扩展、性能权衡和部署策略。

来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能

LLM 模型架构：现代 AI 模型的工作原理以及下一步发展

简介

大型语言模型 (LLM) 已从简单的统计语言预测器发展成为能够推理、合成信息甚至与外部工具交互的复杂系统。然而大多数人仍然将它们视为自动完成的引擎，而不是它们已经成为的模块化、不断发展的架构。了解这些模型的构建方式对于部署 AI 的任何人都至关重要：它阐明了为什么某些模型在长文档或多模式任务上表现更好，以及如何使用 Clarifai 等工具以最少的计算来调整它们。

快速摘要

问：什么是 LLM 架构？我们为什么要关心？ 答：现代 LLM 架构是建立在转换器、稀疏专家和检索系统之上的分层系统。了解它们的机制——注意力如何运作、为什么专家混合 (MoE) 层有效地路由令牌、检索增强生成 (RAG) 如何根据响应——帮助开发人员选择或定制正确的模型。 Clarifai 的平台通过提供预构建组件（例如基于 MoE 的推理模型、向量数据库和本地推理运行器）来实现高效部署，从而简化了许多复杂性。

快速摘要

  • Transformer 取代了循环网络，通过自注意力对长序列进行建模。
  • 专家混合、FlashAttention 和 Grouped-Query Attention 等效率创新将上下文窗口推向数十万个令牌。
  • RAG 和 GraphRAG 等检索增强系统以最新知识为 LLM 响应提供基础。
  • 参数高效的调整方法（LoRA、QLoRA、DCFT）让您可以用最少的硬件定制模型。
  • 推理范式已经从思想链发展到思想图和多智能体系统，推动法学硕士走向更深层次的推理。
  • Clarifai 的平台将这些创新与公平仪表板、矢量存储、LoRA 模块和本地运行程序集成在一起，以简化部署。

    • 我们是如何走到这一步的？

    讨论

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