引言

Transformer架构已成为自然语言处理（NLP）领域的基石，其自注意力机制与并行计算能力推动了预训练模型的爆发式发展。DeepSeek、Qwen、ChatGLM作为国内代表性的大语言模型，在架构设计与预训练策略上展现了差异化创新。本文将从Transformer核心组件、预训练目标、数据工程及优化技术四个维度，系统对比三大模型的特性，为开发者提供技术选型与训练优化的参考。

一、Transformer架构设计对比

1.1 基础架构差异

DeepSeek采用分层注意力机制，在编码器-解码器结构中引入动态注意力掩码（Dynamic Attention Mask），允许模型根据输入长度自适应调整注意力范围。例如，在长文本处理时，其掩码策略会优先聚焦局部上下文，减少全局计算开销。

Qwen基于纯解码器架构，通过改进的位置编码方案（Rotary Position Embedding, RoPE）实现相对位置感知。RoPE将位置信息嵌入到注意力计算的旋转矩阵中，使模型能更精准地捕捉词序依赖。其核心代码片段如下：

def rotate_half(x):
    x1, x2 = x[..., :x.shape[-1]//2], x[..., x.shape[-1]//2:]
    return torch.cat((-x2, x1), dim=-1)
def apply_rope(q, k, pos_emb):
    q_rot = rotate_half(q * pos_emb)
    k_rot = rotate_half(k * pos_emb)
    return q_rot, k_rot

ChatGLM则结合了稀疏注意力与全局注意力，在解码层中通过滑动窗口（Sliding Window Attention）限制局部计算范围，同时保留全局token的交互通道。这种设计在保持长文本处理能力的同时，将计算复杂度从O(n²)降至O(n log n)。

1.2 多头注意力优化

三大模型均对多头注意力进行了改进：

• DeepSeek引入头维度共享（Head Dimension Sharing），允许不同注意力头共享部分参数，减少参数量同时保持表达能力。
• Qwen采用动态头分配（Dynamic Head Allocation），根据输入复杂度动态调整活跃注意力头的数量。
• ChatGLM通过头分组（Head Grouping）将注意力头划分为多个组，每组独立计算，提升并行效率。

二、预训练目标与数据工程

2.1 预训练任务设计

DeepSeek采用多任务联合训练框架，同时优化语言建模（LM）、掩码语言建模（MLM）和句子排序（SOP）任务。其损失函数为加权组合：

L_total = λ1*L_LM + λ2*L_MLM + λ3*L_SOP

Qwen则聚焦于自回归生成，通过引入重复惩罚机制（Repetition Penalty）降低生成文本的重复率。该机制在解码时对已生成的token赋予更低概率：

def repetition_penalty(logits, penalty):
    for i in range(logits.shape[0]):
        for j in range(logits.shape[1]):
            if logits[i, j] > 0:
                logits[i, j] = logits[i, j] / penalty
            else:
                logits[i, j] = logits[i, j] * penalty
    return logits

ChatGLM创新性地提出条件生成预训练（Conditional Generation Pretraining），在训练时引入控制码（Control Code）指导生成方向，例如风格、长度等约束。

2.2 数据构成与清洗

三大模型的数据来源均覆盖通用领域（维基百科、新闻）与垂直领域（代码、法律），但在数据比例与清洗策略上存在差异：

• DeepSeek采用分层数据采样，按领域分配权重，并通过语义相似度去重。
• Qwen构建了动态数据池，根据模型在验证集上的表现动态调整数据比例。
• ChatGLM引入数据毒性检测模块，过滤包含偏见或敏感内容的样本。

三、训练优化与部署策略

3.1 分布式训练技术

DeepSeek基于ZeRO-3优化器实现参数、梯度与优化器状态的分区存储，支持万卡级集群训练。其通信开销较传统数据并行降低60%。

Qwen采用3D并行策略（数据并行+模型并行+流水线并行），在GPU集群中实现负载均衡。例如，将Transformer层拆分到不同设备，通过流水线执行减少气泡时间。

ChatGLM则通过序列并行（Sequence Parallelism）处理长序列，将输入序列按段分割到不同设备，同步计算注意力结果。

3.2 模型压缩与部署

针对边缘设备部署，三大模型均提供了轻量化方案：

• DeepSeek通过知识蒸馏将大模型能力迁移到小模型，学生模型在保持80%性能的同时，参数量减少70%。
• Qwen采用量化感知训练（Quantization-Aware Training），将权重从FP32降至INT8，推理速度提升3倍。
• ChatGLM提出动态网络剪枝（Dynamic Pruning），在运行时根据输入复杂度动态激活神经元，实现自适应计算。

四、开发者实践建议

1. 架构选型：若需处理长文本，优先选择ChatGLM的稀疏注意力；若强调生成多样性，Qwen的自回归框架更合适。
2. 预训练优化：参考DeepSeek的多任务加权策略，根据下游任务调整损失函数权重。
3. 部署加速：对边缘设备，采用Qwen的INT8量化方案；对云服务，利用DeepSeek的ZeRO-3优化器提升训练效率。
4. 数据工程：借鉴ChatGLM的动态数据池，持续监控模型在验证集上的表现并调整数据分布。

结论

DeepSeek、Qwen、ChatGLM在Transformer架构与预训练策略上的创新，反映了国内NLP研究的多元化探索。开发者应根据具体场景（如长文本处理、生成质量、部署环境）选择合适的模型，并通过调整注意力机制、预训练任务与优化策略，实现性能与效率的平衡。未来，随着模型规模的持续扩大，如何进一步降低训练成本、提升推理效率将成为关键挑战。