LLM Architecture Gallery——主流大模型架构可视化图谱

Sebastian Raschka（PyTorch 生态知名研究者）发布 LLM Architecture Gallery，通过精心设计的可视化图表，系统呈现当前主流大语言模型的内部架构差异。

涵盖内容

• GPT 系列（GPT-2 → GPT-4）的架构演变
• Llama、Mistral、Gemma、Falcon 等开源模型的设计差异
• Attention 变体、位置编码（RoPE vs ALiBi）、激活函数选择的对比
• MoE（混合专家）架构的可视化解析

为什么值得关注

HN 打分 216，在技术社区引发大量讨论。相比看论文，图谱式的可视化让架构差异一目了然——对于想深入理解「为什么 Llama 3 比 GPT-3 更高效」的开发者来说，这是难得的高质量参考。

作者同时维护《Build a Large Language Model》一书，Gallery 是配套的在线补充资料。