完整的 AI 架构图景

Transformer 现在主导着 AI，但专用架构仍然在特定领域占据主导地位，混合模型正在成为下一个前沿。现代 AI 采用了十多种主要架构类型，每种都针对不同的数据类型和任务进行了优化。虽然 GPT 和 BERT 等基于 Transformer 的模型已经彻底改变了自然语言处理，并正在扩展到视觉领域，但像 CNNs 这样的传统架构对于空间任务仍然至关重要，而像图神经网络这样的专用模型在结构化数据场景中表现出色。这项全面的分析表明，选择正确的架构关键取决于您的特定用例、计算限制和性能要求。

Transformer 架构引领现代 AI 革命

BERT 及其变体通过双向处理在自然语言理解方面表现出色。BERT 的主要优势在于其能够同时处理文本的两个方向，从而创建丰富的上下文嵌入，极大地提高了问答和情感分析等任务的性能。然而，BERT 的仅编码器架构无法生成文本，并且其计算需求巨大——仅基本模型就包含 1.1 亿个参数。流行的 HuggingFace 实现包括 bert-base-uncased、distilbert-base-uncased（小 40% 的变体）和 roberta-base（在 160GB 数据上训练的优化版本）。

GPT 模型代表了 Transformer 的生成侧，使用仅解码器架构实现卓越的文本生成能力。GPT 的自回归设计擅长预测序列中的下一个单词，从而实现创意写作和完成任务。该架构具有出色的可扩展性——性能随模型大小显著提高，从 GPT-2 的 1.24 亿参数到 GPT-3 的 1750 亿参数。然而，GPT 模型只从左到右处理文本，缺少 BERT 提供的双向上下文，并且更大的模型存在幻觉问题和巨大的计算需求。主要的 HuggingFace 模型包括 gpt2、gpt2-medium 和 gpt2-large。

T5 的文本到文本框架将所有 NLP 任务都视为文本到文本问题，使单个架构能够处理翻译、摘要、问答和分类。这种统一方法简化了跨各种任务的部署和训练。T5 的编码器-解码器架构比仅编码器模型具有更多的计算开销，但提供了更大的多功能性。具有 2.2 亿参数的 t5-base 模型平衡了性能和效率，而 google/flan-t5-base 包含指令调优以实现更好的零样本性能。

视觉 Transformer (ViT) 通过将图像块视为序列标记，将 Transformer 的成功带入计算机视觉领域。ViT 通过自注意力比 CNN 更好地捕捉全局上下文，但需要大量数据集才能有效训练——与 CNN 相比，它们在较小数据集上表现不佳。google/vit-base-patch16-224 模型在规模上实现了与同等 CNN 相比，计算量减少 4 倍的竞争性能。

CLIP 通过对比训练学习图像和文本的联合表示，彻底改变了多模态 AI。CLIP 能够使用自然语言描述进行零样本图像分类，使其在部署方面具有令人难以置信的多功能性。然而，它在细粒度分类任务中表现不佳，并表现出显著的人口统计偏差。像 openai/clip-vit-base-patch32 这样的模型展示了多模态理解的这一突破。

生成模型重塑内容创作的可能性

生成对抗网络 (GAN) 通过生成器和判别器网络之间的对抗训练，擅长生成清晰逼真的图像。GAN 在一次前向传播中生成完整的样本，使其比迭代方法快得多。它们的优势在于生成精细细节和纹理，尤其是对于人脸和复杂的视觉数据。然而，GAN 存在臭名昭著的训练不稳定性和模式崩溃问题，其中生成器生成的输出种类有限。生成器和判别器之间所需的微妙平衡使其脆弱且难以可靠部署。HuggingFace 实现包括用于高分辨率生成的 huggingface/pytorch-pretrained-BigGAN 和用于可控图像合成的 NVlabs/stylegan2-ada-pytorch。

变分自编码器 (VAE) 通过原则性的概率框架提供更稳定的训练。VAE 创建平滑、结构化的潜在空间，从而实现生成样本之间的有意义的插值。它们的编码器-解码器设计允许生成和有意义的数据表示，使其非常适用于异常检测和受控生成。缺点在于图像质量——由于重建损失，VAE 往往会生成比 GAN 更模糊的输出。关键模型包括 stabilityai/sdxl-vae，它作为 Stable Diffusion XL 中的高质量 VAE 组件。

扩散模型目前在图像生成方面取得了最先进的结果，在质量和多样性方面通常超越了 GAN。这些模型擅长文本到图像生成，具有细粒度控制，并避免了困扰 GAN 的模式崩溃问题。像 stabilityai/stable-diffusion-3.5-large 和 runwayml/stable-diffusion-v1-5 这样的扩散模型展示了对复杂提示的卓越组合理解。然而，它们的迭代去噪过程需要 20-1000 步，使得生成比 GAN 慢得多，并且需要大量的计算资源。

归一化流通过可逆变换提供独特的优势，从而实现精确的似然计算——这是 GAN 无法提供的。这种数学严谨性使其在密度估计和概率建模方面具有重要价值。然而，它们对可逆操作的架构约束限制了与其他生成方法相比的灵活性。

传统架构保持关键的专业作用

尽管 Transformer 取得了进步，但卷积神经网络 (CNN) 仍然是空间数据处理的黄金标准。CNN 通过局部连接和参数共享自然地捕捉空间模式，使其在图像识别任务中非常高效。它们内置的平移不变性和分层特征学习提供了强大的归纳偏置，通常在较小数据集上优于 Transformer。像带有残差连接的 microsoft/resnet-50 和 facebook/convnext-base-224（受视觉 Transformer 启发但保持纯卷积架构）这样的模型证明了 CNN 的持续相关性。然而，CNN 在长程依赖方面存在困难，并且需要固定的输入大小。

长短期记忆 (LSTM) 网络通过复杂的门控机制解决了困扰早期 RNN 的梯度消失问题。在 Transformer 主导之前，LSTM 擅长捕捉序列数据中的长期依赖关系，使其在时间序列预测、语音识别和语言翻译方面非常有效。它们的输入门、遗忘门和输出门能够跨扩展序列选择性地保留信息。然而，LSTM 需要顺序处理，从而阻止并行化，使其训练速度慢于 Transformer。

门控循环单元 (GRU) 简化了 LSTM 架构，只使用两个门（重置门和更新门）而不是三个，从而提高了计算效率，同时在许多任务中保持了可比的性能。GRU 通常比 LSTM 训练更快，内存需求更少，使其在资源受限的应用程序中具有吸引力。然而，它们的简化门控对于非常复杂的时间模式可能不足。

多层感知器 (MLP) 作为深度学习中的通用构建块。它们的通用逼近能力使其适用于表格数据的分类和回归。MLP 并行处理数据并在训练后提供快速推理。然而，对于复杂数据类型，它们需要手动特征工程，并且缺乏固有的空间或时间感知能力。

专业架构在特定领域表现出色

图神经网络 (GNN) 通过消息传递机制保留图关系，彻底改变了结构化数据上的学习。GNN 在分子性质预测（用于药物发现）、社交网络分析和蛋白质折叠（AlphaFold 成功的关键）方面表现出色。它们在学习时保持图结构，捕捉局部和全局关系。像 microsoft/graphormer-base-pcqm4mv1 这样的模型展示了分子性质预测能力。然而，GNN 在大型图上面临严重的扩展性挑战，并且存在过度平滑问题，通常将其限制在 2-3 层。

强化学习架构通过与环境的交互来实现学习最优决策策略。策略梯度方法直接学习最优策略，自然地处理连续动作空间，但梯度估计方差高。像 sb3/dqn-BreakoutNoFrameskip-v4 这样的 Q 网络 (DQN) 通过经验回放实现更好的样本效率，但在连续动作方面存在困难。Actor-Critic 方法，例如 sb3/a2c-CartPole-v1，结合了两种方法的优点，在处理不同动作空间的同时减少了方差，尽管它们需要仔细调整多个网络。

记忆网络通过外部记忆功能增强神经网络架构，实现信息的动态读写，以完成复杂的推理任务。它们通过外部存储相关信息来处理非常长的序列，支持情景记忆功能。然而，记忆操作增加了显著的计算开销，并且需要复杂的管理策略。

胶囊网络试图通过向量表示捕捉空间关系和姿态信息来解决 CNN 的局限性。胶囊网络在视点不变性和分层部分-整体关系方面显示出前景，可能提供更好的对抗性鲁棒性。然而，它们的动态路由算法增加了计算复杂性，限制了可扩展性，并且它们主要专注于研究而不是生产就绪。

新兴混合方法定义未来

最有前景的发展结合了多种架构的优势。神经常微分方程将网络视为具有恒定内存使用的连续变换。像 Jamba 这样的混合 Transformer-Mamba 架构将 Transformer 的并行化与类似 RNN 的线性推理扩展相结合。像 EleutherAI/rwkv-4-169m-pile 这样的 RWKV 模型实现了类似 Transformer 的并行训练和类似 RNN 的推理效率。

视觉-语言混合模型越来越多地整合多种模态。像 microsoft/swin-base-patch4-window7-224（分层视觉 Transformer）和 facebook/convnext-base-224-22k 这样的模型展示了 CNN-Transformer 融合，以改进视觉任务。

架构选择策略

选择最优架构取决于具体要求

• 文本理解任务：BERT 变体（bert-base-uncased、roberta-base）用于理解，GPT 模型（gpt2-large）用于生成
• 计算机视觉：CNN（microsoft/resnet-50）用于标准识别，视觉 Transformer（google/vit-base-patch16-224）用于大规模任务
• 内容生成：扩散模型（stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0）用于最高质量，GAN 用于速度，VAE 用于受控生成
• 序列数据：LSTM 用于复杂的时间模式，GRU 用于高效处理，Transformer 用于并行训练
• 结构化数据：GNN（microsoft/graphormer-base-pcqm4mv1）用于图关系，MLP 用于表格数据
• 决策制定：Actor-Critic 方法（sb3/ppo-CartPole-v1）用于连续控制，DQN 用于离散动作

结论

AI 架构领域展示了一个丰富的生态系统，其中Transformer 主导语言和日益增长的视觉任务，专业架构在各自设计的领域表现出色，而混合方法则结合互补优势。未来并非由单一架构统治所有任务，而是选择与特定要求和约束相匹配的架构。理解每种架构的优缺点使从业者能够在高质量但计算昂贵的扩散模型、快速但不稳定的 GAN、多功能但资源密集型的 Transformer 以及像 GNN 这样的专业但领域特定的方法之间做出明智的选择。随着计算效率变得越来越重要，结合多种方法同时保持部署可行性的混合架构代表了在各种应用中推进 AI 能力的最有前景的方向。