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2025年深度行业分析研究报告;
图1.大语言模型（LLMs）自进化概念框架图..........................................................................................4
图2.大语言模型（LLMs）与大脑相似性估计框架的示意图..................................................................5
图3.大语言模型上不同提示添加策略与大脑相似性.................................................................................5
图4.大语言模型在处理积极和消极情感文本时与大脑的相似性.............................................................5
图5.Transformer模型架构...........................................................................................................................6
图6.注意力机制预测下一个词汇.................................................................................................................7
图7.缩放点积注意力（ScaledDot-ProductAttention）原理和Softmax公式......................................8
图8.多头注意力（Multi-HeadAttention）原理和MHA公式................................................................9
图9.Transformer和LSTM在不同参数数量和上下文长度下的测试损失............................................10
图10.主流大模型参数量变化.....................................................................................................................10
图11.RNN/LSTM、CNN和Transformer在跨模态任务中的优势、劣势...........................................11
图12.Transformer架构的计算复杂度过高来源于其自注意力机制SoftmaxAttention.......................12
图13.大模型参数量不断膨胀，已达1000B.............................................................................................13;
图14.谷歌COREML/AI副总裁BillJia在2024年硅谷华源科技年会上接受采访..........................14
图15.潜在的Transformer架构替代架构.................................................................................................14
图16.RetNet的并行与循环过程.................................................................................................................15
图17.RetNet同时实现训练并行性、良好性能和低推理成本这一“不可能的三角”.........................16
图18.状???空间模型（SSM）的架构示意图.................................................................................
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