LLM 架构演进：从 Transformer 到 MoE 的技术范式变革

一、Transformer 的统治与演变

自 2017 年 Attention Is All You Need 发表以来，Transformer 架构已成为 NLP 领域的绝对主导。在 2026 年的今天，我们看到架构正在向更稀疏、更高效的方向演进。

二、MoE (Mixture of Experts) 的工程实践

随着模型参数突破万亿级，全量激活带来的计算成本已不可持续。MoE 架构通过路由机制（Router）实现条件计算，在保持模型容量的同时显著降低了推理延迟。

三、关键技术洞察

在当前的工程落地中，以下技术点至关重要：

• KV Cache 优化： 应对长上下文窗口带来的显存压力。
• 位置编码： RoPE 等相对位置编码在长文本外推性上的表现。
• RLHF 与 RLAIF： 对齐技术的自动化趋势。