The Big LLM Architecture Comparison

The Big LLM Architecture Comparison

摘要

大语言模型架构演进显著，DeepSeek V3采用多头潜在注意力和专家混合机制提升效率。OLMo 2通过后置归一化和QK归一化增强训练稳定性。Gemma 3引入滑动窗口注意力节省内存。Llama 4和Qwen3 MoE模型也展示了专家混合架构的优势。NoPE技术在SmolLM3中表现出更好的长度泛化能力。Kimi 2通过优化器和更大规模的专家模块实现卓越性能。模型架构创新持续推动大语言模型发展。