一、Transformer架构核心设计对比

1.1 注意力机制优化策略

DeepSeek采用动态稀疏注意力（Dynamic Sparse Attention），通过门控机制动态调整每个token的注意力权重分配。其核心公式为：
Attention(Q,K,V) = Softmax((QK^T + G) / √d_k) * V
其中G为可学习的门控矩阵，维度与QK^T相同。这种设计使模型在长文本场景下（如2048 tokens以上）的推理速度提升37%，同时保持92%的原始准确率。

Qwen则实现分段式注意力（Segmented Attention），将输入序列划分为固定长度的块（如512 tokens/块），块内采用全注意力，块间使用局部滑动窗口。该方案在处理超长文档时，内存占用降低58%，但需要额外训练块边界预测器来缓解上下文断裂问题。

ChatGLM的特色是双流注意力（Dual-Stream Attention），包含内容流（Content Stream）和查询流（Query Stream）。内容流处理完整输入，查询流仅处理当前token的上下文片段。这种设计在对话场景中，使首token生成延迟从320ms降至180ms，特别适合实时交互应用。

1.2 层归一化方案差异

DeepSeek沿用经典的Post-LN（Layer Normalization后置）结构，但在残差连接中引入缩放因子α（初始值0.1，可学习）。这种改进使训练稳定性提升，在32B参数规模下，梯度消失问题减少62%。

Qwen创新性地提出Sandwich-LN结构，在每个Transformer子层前后各放置一个归一化层。具体实现为：
x = LayerNorm(x + SubLayer(LayerNorm(x)))
该方案使模型在微调阶段对学习率的敏感度降低45%，特别适合小样本学习场景。

ChatGLM采用RMSNorm（Root Mean Square Layer Normalization），去除均值计算，仅保留方差归一化。其计算效率比传统LN提升30%，在移动端部署时，推理吞吐量增加22%。

二、预训练策略技术解析

2.1 数据构建方法论

DeepSeek构建多模态预训练语料库，包含1.2万亿token的文本数据和280亿帧的视频数据。其数据清洗流程采用三级过滤：

1. 基于BERT的噪声检测模型过滤低质量文本
2. 语义相似度聚类去重（阈值设为0.85）
3. 领域适配采样（按新闻:技术:文学=43比例）

Qwen开发了动态语料库更新机制，每月通过强化学习从用户反馈中筛选高质量对话数据。其数据增强策略包括：

• 同义词替换（使用BERT-MLM预测替换词）
• 句子顺序打乱（恢复任务准确率作为奖励信号）
• 角色扮演生成（通过GPT-4生成多样化对话场景）

ChatGLM专注于多轮对话数据构建，其语料库包含1500万轮次对话，平均每轮6.2个回合。数据标注采用分层标签体系：

• 意图层（32类）
• 情感层（5级）
• 实体层（1200个实体类型）

2.2 训练目标设计

DeepSeek采用三阶段预训练策略：

1. 基础语言建模（MLM损失）
2. 领域适配训练（领域混合系数λ从0.1逐步增至0.8）
3. 对齐微调（使用PPO算法优化人类偏好）

Qwen的创新点在于多任务联合训练，同时优化以下目标：

• 下一句预测（NSP损失）
• 句子排序（SOP损失）
• 实体边界检测（BiLSTM-CRF损失）
  这种设计使模型在GLUE基准测试中平均得分提升5.2%。

ChatGLM开发了对话状态跟踪损失（DST Loss），通过预测对话历史中的关键信息点来优化多轮一致性。其损失函数为：
L_DST = Σ|s_t - f(h_t)|
其中s_t为真实状态，f(h_t)为基于隐藏状态h_t的预测函数。

三、工程实践建议

3.1 模型选型指南

• 长文本处理：优先选择DeepSeek（动态稀疏注意力）
• 对话实时性：ChatGLM的双流架构最佳
• 小样本学习：Qwen的Sandwich-LN结构表现突出
• 移动端部署：ChatGLM的RMSNorm方案最优

3.2 微调策略优化

对于DeepSeek，建议采用渐进式解冻策略：

1. 仅解冻最后3层训练1个epoch
2. 逐步解冻更多层（每次增加2层）
3. 全参数微调时使用较小学习率（1e-5）

Qwen在微调时应特别注意：

• 增加块边界预测器的训练权重（损失系数设为0.3）
• 使用动态批次训练（batch size根据序列长度自适应调整）

ChatGLM的微调关键点：

• 对话状态跟踪层需要单独优化（学习率比主网络高3倍）
• 采用课程学习，从简单对话逐步过渡到复杂多轮对话

3.3 部署优化方案

DeepSeek的量化部署建议：

• 使用AWQ（Activation-aware Weight Quantization）方案
• 保持第一层和最后一层的FP16精度
• 量化后准确率下降控制在2%以内

Qwen的模型压缩方案：

• 采用结构化剪枝（按块剪枝，保留率设为0.7）
• 结合知识蒸馏（使用教师模型的中间层输出作为软目标）

ChatGLM的移动端优化：

• 操作融合（将LayerNorm和线性层合并为单个算子）
• 内存复用（重用激活值缓冲区）
• 动态分辨率（根据设备性能调整输入长度）

四、未来技术演进方向

三大模型均在探索混合专家系统（MoE）架构。DeepSeek的MoE方案采用动态路由机制，每个token根据内容特征选择2个专家；Qwen开发了专家容量平衡算法，防止负载不均；ChatGLM则实现专家间的稀疏通信，减少跨设备同步开销。

在预训练方面，自监督学习的边界正在拓展。DeepSeek尝试将程序执行结果作为监督信号，Qwen探索多语言代码混合训练，ChatGLM则研究从用户反馈中自动生成训练目标。这些创新将推动大模型向更通用、更自适应的方向发展。