Sebastian Raschka 2026预测：Transformer统治依旧，但扩散模型正悄然崛起

文章摘要

【关 键 词】 LLM架构、效率优化、扩散模型、数据枯竭、混合架构

2026年标志着大型语言模型（LLM）发展进入以效率优化和混合架构为主导的新阶段。尽管Transformer架构仍是当前AI生态系统的基石，但行业焦点已从单纯扩大参数规模转向通过混合设计与微调技术提升推理效率。DeepSeek V3等模型展示了混合专家系统（MoE）与多头潜在注意力（MLA）的潜力，能在保持6700亿参数容量的同时，每次推理仅激活370亿参数。Qwen3-Next和Kimi Linear等模型则采用线性注意力与标准注意力的混合策略，在长距离依赖捕捉与计算成本间寻求平衡，而DeepSeek V3.2的稀疏注意力机制进一步降低了二次方复杂度带来的计算负担。

扩散语言模型因其并行生成特性成为值得关注的替代方案。与自回归模型逐字生成的串行方式不同，扩散模型通过多轮去噪并行输出文本，显著提升生成速度。Google可能推出Gemini Diffusion作为低成本替代方案，但这类模型存在工具调用等交互功能的原生缺陷——其并行生成机制难以在响应链中插入外部工具调用步骤。研究还显示，当扩散模型为追求质量增加去噪步数时，其计算成本可能接近自回归模型。

数据枯竭背景下，扩散模型展现出独特的数据学习优势。《Diffusion Language Models are Super Data Learners》论文揭示：在高质量数据稀缺时，扩散模型通过多轮训练（multi-epoch）的表现超越自回归模型。这种优势源于三个机制：任意位置依赖关系的建模能力、迭代去噪带来的深度数据利用，以及加噪过程天然形成的数据增强效果。值得注意的是，扩散模型即使出现验证集过拟合现象，下游任务性能仍持续提升，这为突破数据瓶颈提供了新思路。

行业竞争维度已从单纯追求性能转向效率与适应性的综合较量。当前技术演进呈现两条并行路径：Transformer系模型通过架构微调持续优化推理成本，而扩散模型则探索数据受限场景下的新学习范式。这种分化预示着未来技术生态可能呈现多元化发展，不同架构将根据具体应用场景（如实时交互需求或数据稀缺环境）形成差异化优势。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 2355字 | 10分钟 ]
【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★☆

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