作为一个常年混迹在科技圈的自媒体作者，我经常被朋友问：“你们天天说的AI大模型，到底有多少种框架啊？是不是就跟武侠小说里的门派一样，各家有各家的绝活？”
咱们就来扒一扒AI大模型的江湖门派，看看这些“炼丹师”们都在用什么“炉子”熬制他们的“仙丹”。
江湖霸主：Transformer（变形金刚派）
2017年，谷歌的论文《Attention Is All You Need》横空出世，直接奠定了Transformer的江湖地位，从此，AI大模型的世界正式进入“大力出奇迹”时代。
代表选手：
- GPT系列（OpenAI）：从GPT-3到GPT-4，一路狂飙，主打“大力出奇迹”，参数规模从1750亿一路飙升到万亿级别。
- BERT（Google）：擅长“阅读理解”，是搜索引擎、智能客服的幕后大佬。
- T5（Google）：号称“万物皆可T5”，什么任务都能干，属于“全能型选手”。
门派特点：
- 核心绝技：自注意力机制（Self-Attention），让模型能“一眼看穿”长文本的关键信息。
- 修炼方式：预训练+微调，先“博览群书”，再“专项突破”。
吐槽点：
- 训练成本极高，GPT-4的训练费用据说高达数亿美元，普通人玩不起，只能“望模兴叹”。
- 推理速度慢，尤其是长文本处理，有时候像“老牛拉破车”，得等半天。
后起之秀：Mixture of Experts（专家混合派）
既然Transformer“大力出奇迹”太烧钱，那能不能“省点力气”？Mixture of Experts（MoE） 横空出世，它的核心思想是：“让专业的人干专业的事”。
代表选手：
- Switch Transformer（Google）：号称“智能路由器”，动态分配任务给不同专家。
- GLaM（Google）：万亿参数规模，但实际激活的参数只有一小部分，省钱又高效。
门派特点：
- 核心绝技：动态路由，每次推理只激活部分“专家”，减少计算量。
- 修炼方式：稀疏化训练，让模型学会“偷懒”，但效果不打折。
吐槽点：
- 实现复杂，调试困难，搞不好就变成“专家打架”，模型性能反而下降。
- 存储成本高，虽然计算省了，但参数还是得全存着，硬盘厂商笑开花。
异军突起：Retrospective Models（回忆派）
有些模型记性不好，处理长文本时容易“前脚看完后脚忘”，于是Retrospective Models（回忆模型）应运而生，主打“好记性不如烂笔头”。
代表选手：
- Memorizing Transformers（DeepMind）：自带“外接硬盘”，能记住之前的对话。
- RETRO（DeepMind）：专门优化长文本记忆，适合写小说、代码生成等任务。
门派特点：
- 核心绝技：外部记忆库，让模型能“翻旧账”，提高长文本理解能力。
- 修炼方式：检索增强生成（RAG），先查资料再回答，避免“胡说八道”。
吐槽点：
- 检索速度影响推理效率，查资料”比“回答问题”还慢。
- 存储和管理记忆库是个技术活，搞不好就变成“垃圾信息堆积站”。
另辟蹊径：Diffusion Models（扩散派）
虽然Diffusion Models（扩散模型）最初是搞图像生成的（比如Stable Diffusion），但最近有人开始尝试用它们做文本生成，主打“逆向思维”。
代表选手：
- Diffusion-LM（Stanford）：把文本生成变成“去噪”过程，一步步“净化”输出。
- CDCD（微软）：结合Diffusion和Transformer，试图在文本生成上搞点新花样。
门派特点：
- 核心绝技：渐进式生成，不像Transformer那样“一口气输出”，而是“慢慢优化”。
- 修炼方式：噪声-去噪训练，让模型学会“从混乱中提炼真理”。
吐槽点：
- 生成速度慢，Transformer是“秒出结果”，Diffusion Models是“慢慢磨”。
- 目前效果还比不上Transformer，属于“潜力股”，但还没真正爆发。
未来黑科技：NeuroSymbolic（神经符号派）
AI大模型虽然强，但有个致命弱点——缺乏逻辑推理能力，经常“一本正经地胡说八道”。NeuroSymbolic（神经符号） 模型试图结合神经网络和符号推理，让AI更“讲道理”。
代表选手：
- DeepSeek-R1（深度求索）：尝试用符号逻辑增强大模型推理能力。
- GPT-4 + Wolfram Alpha（OpenAI合作）：让大模型调用数学引擎，避免算错1+1=3的尴尬。
门派特点：
- 核心绝技：符号推理+神经网络，让AI既会“直觉”也会“逻辑”。
- 修炼方式：混合架构训练，既要学数据，也要学规则。
吐槽点：
- 实现难度大，目前还处于实验室阶段，离实用化还有距离。
- 训练成本更高，既要搞神经网络，又要搞符号引擎，烧钱加倍。
AI大模型的江湖，谁主沉浮？
目前来看，Transformer 仍然是当之无愧的霸主，但MoE、Retrospective、Diffusion等新门派也在快速崛起，未来的AI大模型可能会走向“混合架构”，既保留Transformer的强大能力，又结合其他技术的优势。
至于我们普通人，虽然没法自己训练千亿参数的大模型，但至少可以“站在巨人的肩膀上”，用这些开源框架（比如Hugging Face的Transformers库）搞点小实验，体验一把“AI炼丹师”的乐趣。
最后送上一句AI圈的至理名言：“参数不够，数据来凑；数据不够，玄学来救！” 🚀
