LLM 架构详解：从 Transformer 到推理模型

截至 2026 年初，大型语言模型 (LLM) 的格局已经发生了根本性的变化。我们已经告别了单纯追求参数规模的时代。行业重心已从暴力堆砌算力和数据，转向了更智能的训练方法和更高效的推理架构。本指南作为 n1n.ai 发布的 LLM 基础系列文章的第二部分，将为您深度解析驱动当今前沿模型的底层技术。

2025 年的大转折：从规模到推理

在过去，提升模型能力的公式非常简单：更多的数据 + 更多的算力 + 更多的参数。然而，2025 年引入了范式转移。核心焦点转向了 RLVR（验证奖励强化学习） 和 推理时计算 (Test-time Compute)。这使得模型在回答之前能够进行更长时间的“思考”，在不增加基础模型规模的情况下显著提升了准确率。无论您是通过 n1n.ai API 使用 GPT-5 还是 DeepSeek-V3，您都在与这些先进的推理结构进行交互。

1. Transformer 基础架构

要理解现代推理模型，首先必须掌握 Transformer。

通俗理解： 想象一下 Transformer 就像一个极度聪明的阅读伙伴。与逐字阅读的旧模型（如 RNN 或 LSTM）不同，Transformer 可以同时查看整个故事的所有单词。

开发者视角： Transformer 利用 自注意力机制 (Self-Attention) 来并行处理整个序列。这解决了循环神经网络 (RNN) 的主要瓶颈——RNN 难以处理长程依赖且无法高效并行化。

注意力机制的运作方式

以句子为例：“猫坐在垫子上，因为它很舒服。”

在处理“它”这个词时，注意力机制会计算句子中每个词的得分，以确定语境：

• “垫子”获得高分（例如 0.87）
• “猫”获得中等分（例如 0.45）
• “坐在”获得低分（例如 0.03）

这种数学加权让模型“知道”这里的“它”指的是“垫子”。在数学上，这涉及查询 (Query, Q)、键 (Key, K) 和值 (Value, V) 矩阵：

# 自注意力机制的概念代码
for word in sentence:
    # 计算对其他所有单词的“注意力”程度
    attention_scores = compute_similarity(word, all_other_words)

    # 根据得分创建加权组合
    context = weighted_sum(all_other_words, attention_scores)

    # 将原始单词与语境结合
    enhanced_representation = combine(word, context)

2. 推理革命 (RLVR)

2025 年最大的突破是 RLVR (Reinforcement Learning from Verifiable Rewards)。传统的训练方法是让模型模仿人类编写的文本（监督微调 SFT）。而 RLVR 则不同，它在数学、编程和逻辑等可验证领域，通过“结果正确性”来奖励模型。

技术深度解析： 模型不再仅仅是匹配目标文本，而是探索不同的推理路径。如果最终答案正确（例如代码成功运行或数学等式成立），模型就会获得正向奖励。这激励模型自发产生“思维链 (Chain-of-Thought, CoT)”行为。

例如，DeepSeek-R1-Zero 证明了模型可以在没有任何人类示教的情况下，通过纯强化学习学会解方程。它会自发生成 <think> 模块，进行因式分解并自我验证。这种“自我反思”能力是 2026 年推理模型与 2024 年聊天机器人的本质区别。

3. 前沿模型架构深度剖析

GPT-5：自适应全才

GPT-5 采用仅解码器 (Decoder-only) 的 Transformer 架构，总参数量约为 1.8T。其核心创新在于 自适应推理。它可以根据问题的难易程度，在“即时模式”和“思考模式”之间切换。在思考模式下，它会分配更多的推理时计算资源来寻找最优解。对于 n1n.ai 的用户来说，这种灵活性极大地优化了成本与性能的平衡。

DeepSeek-V3：MoE 的巅峰之作

DeepSeek-V3 通过 混合专家模型 (Mixture-of-Experts, MoE) 彻底改变了性价比。虽然它拥有 671B 的总参数，但对于每个 Token，只有 37B 参数是激活状态的。

MoE 的魔力： 模型被划分为 256 个路由专家。一个“路由器”决定哪些专家（例如“物理专家”或“编程专家”）最适合处理当前的输入。这使得其活动计算量比同规模的密集模型减少了 94%。

此外，DeepSeek 还引入了 多头潜在大脑注意 (Multi-head Latent Attention, MLA)。通过对 Key-Value 缓存进行低秩压缩，它在处理长文本时比标准架构节省了 50-70% 的显存。

Gemini 3：原生多模态

与使用独立图像编码器的模型不同，Gemini 3 是 原生多模态 的。它在统一的 Token 空间内同时接受文本、图像、音频和视频的训练。这使得它能够支持高达 1000 万个 Token 的超长上下文窗口，用户可以直接将整个代码库或数小时的视频上传至 n1n.ai 进行分析。

4. 如何选择合适的架构

在为应用选择模型时，需要权衡以下因素：

开发者专业建议：

• 低延迟任务：首选 Gemini Flash 或 DeepSeek-V3.2。
• 高精度推理：选择 GPT-5 Thinking 或 Claude 4.5 Opus。
• 超长文档处理：LLaMA 4 Scout (10M 上下文) 是目前的王者。

5. 技术实现：混合专家路由逻辑

为了保证 MoE 模型的效率，负载均衡至关重要。以下是简化的专家路由伪代码：

def route_to_experts(token, experts, k=8):
    # 计算每个专家的权重得分
    router_scores = compute_router_scores(token)

    # 选择得分最高的 k 个专家
    top_k_indices = get_top_k(router_scores, k)

    # 仅通过选中的专家处理 Token
    outputs = []
    for idx in top_k_indices:
        outputs.append(experts[idx](token) * router_scores[idx])

    # 加权合并结果
    return sum(outputs)

这种架构允许模型在保持极高性能的同时，大幅降低推理时的硬件门槛。通过 n1n.ai，开发者可以用极低的价格调用这些复杂的 MoE 模型。

总结

2025-2026 年的架构革命并非为了取代 Transformer，而是为了完善它。通过 MoE、MLA 和 RLVR，我们实现了此前认为需要 10 倍算力才能达到的智能水平。在将这些模型集成到您的工作流中时，请记住：选择正确的架构与编写优秀的提示词同样重要。

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