第 8 章
架构对比与选型决策
通过多维度对比分析，掌握架构选型的决策框架，根据任务类型、资源约束和应用场景做出正确的架构选择。
架构对比表
从多个维度对比不同架构的特点和适用场景。
Transformer
计算复杂度O(n²)
长序列能力中等（受上下文窗口限制）
训练效率高（并行训练）
推理效率中等（自回归生成）
内存消耗高（注意力矩阵）
适用场景通用任务、短到中等序列、多模态
生态成熟度非常高
Mamba (SSM)
计算复杂度O(n)
长序列能力强（可处理100万+ tokens）
训练效率高（并行扫描）
推理效率高（线性复杂度）
内存消耗低（状态压缩）
适用场景超长序列、实时应用、资源受限
生态成熟度中等（快速发展中）
MoE
计算复杂度O(n²)（但稀疏激活）
长序列能力中等（受基础架构限制）
训练效率高（稀疏激活）
推理效率高（只激活部分专家）
内存消耗中等（激活参数少）
适用场景超大规模模型、多领域应用、成本优化
生态成熟度高（GPT-4、Mixtral等）
RAG
计算复杂度检索+生成（检索O(log n)）
长序列能力强（通过检索扩展）
训练效率高（无需微调）
推理效率中等（检索+生成延迟）
内存消耗中等（向量数据库）
适用场景知识问答、企业应用、专业领域
生态成熟度高（企业应用主流）
选型决策框架
根据任务类型、资源约束和应用需求做出架构选择。
按任务类型选择
文本生成（短到中等长度）
推荐：Transformer（GPT系列）
理由：生态成熟、性能优秀、工具丰富
长文档分析（100K+ tokens）
推荐：Mamba 或 RAG
理由：Mamba线性复杂度，RAG通过检索扩展上下文
知识问答
推荐：RAG
理由：可解释性、知识更新、减少幻觉
多模态任务
推荐：Transformer（GPT-4V、Gemini）
理由：多模态能力成熟、统一架构
按资源约束选择
资源充足（GPU、内存充足）
推荐：Transformer 或 MoE
理由：可以充分利用资源，获得最佳性能
资源受限（边缘设备、移动端）
推荐：Mamba 或 小规模Transformer
理由：内存和计算效率高
成本敏感（需要控制推理成本）
推荐：MoE 或 RAG
理由：MoE稀疏激活，RAG无需微调
混合架构策略
实际应用中，可以组合使用多种架构，发挥各自优势。
Transformer + RAG
最常见的混合架构：
- • 架构：使用Transformer作为生成模型，RAG提供知识增强
- • 优势：结合Transformer的强大能力和RAG的知识更新能力
- • 应用：企业知识库、专业领域问答
- • 案例：ChatGPT + 插件、Claude + 文档检索
MoE + RAG
- • 架构：使用MoE模型作为生成模型，RAG提供知识增强
- • 优势：超大规模模型 + 知识增强，性能和成本平衡
- • 应用：大规模企业应用、多领域知识系统
Mamba + RAG
- • 架构：使用Mamba处理长序列，RAG提供知识增强
- • 优势：长序列处理 + 知识增强，适合长文档分析
- • 应用：长文档问答、代码库分析
实战案例
通过真实案例理解架构选型的实际应用。
案例1：企业知识库问答
需求：企业内部知识库问答系统，需要回答员工关于公司政策、流程等问题
选择：RAG + Transformer（GPT-4）
理由：
- • 知识需要频繁更新（RAG优势）
- • 需要可解释性（RAG优势）
- • 需要减少幻觉（RAG优势）
- • 生成质量要求高（Transformer优势）
效果：准确率高、可追溯、知识更新方便
案例2：长代码库分析
需求：分析大型代码库（百万行代码），理解代码结构和依赖关系
选择：Mamba
理由：
- • 序列长度超长（100万+ tokens）
- • 需要线性复杂度（Mamba优势）
- • 内存受限（Mamba优势）
效果：可以一次性处理整个代码库，理解全局结构
案例3：多语言翻译系统
需求：支持100+语言的实时翻译，需要高质量和低延迟
选择：MoE + Transformer
理由：
- • 需要多语言能力（MoE专家分工）
- • 需要高质量翻译（Transformer优势）
- • 需要控制成本（MoE稀疏激活）
效果：高质量翻译，成本可控，延迟低
学习成果
完成本章后，你将：
- 1掌握架构选型的决策框架，能够从多个维度对比不同架构
- 2能够根据任务类型、资源约束和应用需求选择合适的架构
- 3理解混合架构的设计思路，能够组合使用多种架构
- 4通过实际案例理解架构选型的应用，能够分析场景并做出决策