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微软等提出「模型链」新范式，与Transformer性能相当，扩展性灵活性更好

随着大语言模型 (LLM) 的出现，扩展 Transformer 架构已被视为彻底改变现有 AI 格局并在众多不同任务中取得最佳性能的有利途径。因此，无论是在工业界还是学术界，探索如何扩展 Transformer 模型日益成为一种趋势。

在此背景下，LLM 的参数规模呈指数级增长，从数十亿级增长到数万亿级。因此，其爆炸式增长的参数规模也给训练带来了极其昂贵的负担，并且无法针对不同的部署环境提供不同的推理用途。