1. Transformer：像“开会讨论”的智能
想象你要理解一整句话的意思，比如“猫追老鼠，结果撞倒了花瓶”。传统方法像一个人一个字一个字读（像RNN），读到后面可能忘了前面。而Transformer更像一群人开会讨论——每个字（比如“猫”“追”“老鼠”）同时发言，互相交流意见，快速理清谁在追谁、结果怎样。这种“同时讨论”的能力让它特别擅长处理长文本、翻译、写文章。
关键特点：
自注意力机制：每个词都和其他词“对眼神”，确认彼此关系。
位置编码：给词加上“座位号”（比如“猫”是1号，“追”是2号），避免讨论时乱序。
多轮讨论：多层结构，每层深入一点理解（比如第一层知道“猫追老鼠”，第二层明白“撞倒花瓶是结果”）。
应用场景：ChatGPT生成对话、谷歌翻译、图片识别（把图片切成小块像文字一样处理）。
2. MoE（混合专家系统）：像“专科医院联合会诊”
假设你有一个超复杂的问题，比如同时涉及法律、医学和工程。MoE的做法不是找一个“全科医生”，而是组建一个专家团队——有律师、医生、工程师各司其职。每次遇到问题，系统就像“智能分诊台”，根据问题类型自动呼叫相关专家（比如医疗问题主要找医生，偶尔需要律师看合规性）。
关键特点：
专家分工：训练时让不同专家专注不同领域（比如有的擅长语法，有的擅长推理）。
动态呼叫：每次只激活少数专家（比如100个专家里每次选2个），节省计算资源。
防摸鱼机制：系统会监督专家们的工作量，防止某些专家总被呼叫而其他专家闲置。
典型应用：谷歌的万亿参数模型Switch Transformer、GPT-4背后的秘密武器（用少量计算处理超大规模模型）。
3. LoRA（低秩适应）：像“给衣服打补丁”
假设你有一件昂贵的高定西装（预训练大模型），现在想让它适合不同场合——比如加个徽章变商务，换个袖扣变休闲。传统做法是拆了重做（全参数微调），既费钱又可能改坏。LoRA的做法却是：缝几个可拆卸的“补丁”（低秩矩阵），通过调整补丁来改变风格，原西装完全不动。
关键优势：
省时省力：只改0.1%的参数，就像改袖扣而不是重做整件衣服。
灵活切换：一套西装备多种补丁，开会用商务补丁，聚餐换休闲补丁。
无损原版：拆掉补丁就能恢复原样，避免微调后模型“失忆”。
应用场景：
让大模型快速适应专业领域（比如用LoRA微调法律版ChatGPT）。
手机等小设备也能跑大模型（因为补丁参数极少）。
三者的关系：建摩天大楼的比喻
Transformer = 钢筋水泥结构（基础框架，决定大楼能盖多高、多稳）。
MoE = 模块化施工（每层楼由不同团队承包，盖楼速度更快、规模更大）。
LoRA = 精装修套餐（交房后业主用标准化模块改装，不用砸承重墙）。
组合使用案例：
用Transformer打好地基，MoE快速盖到100层，再用LoRA让每层办公室能低成本改造成会议室或实验室。