引擎
1️⃣ 神经网络架构 = 引擎
- RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）
- 擅长处理序列数据（比如文本、语音）。
- 比喻：老式发动机，按顺序处理信息，长距离依赖不太擅长（容易“累积疲劳”）。
- CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）
- 擅长处理网格状数据（比如图像、视频）。
- 比喻：特化发动机，擅长提取局部特征，比如车轮齿轮咬合精密。
- Transformer（自注意力网络）
- 擅长处理序列数据，能捕捉全局依赖，训练速度快且易扩展。
- 比喻：高性能涡轮增压发动机，速度快、适合大规模任务。
2️⃣ LLM = 用引擎造出来的“汽车”
- LLM 是概念层面的“大型语言模型”，它选择 Transformer 引擎 来驱动。
- 如果你用 RNN 或 CNN 也能训练模型，但效果、效率和扩展性不如 Transformer。
3️⃣ vLLM = 高效跑车系统
- 它不是模型，而是 高效运行 LLM 的平台，优化内存、并行和调度。
- 类比：高速公路 + 智能交通系统，让你的 Transformer 引擎的大车跑得更快、更稳。
总结：
- RNN / CNN / Transformer → 引擎（神经网络架构）
- LLM → 汽车（大模型）
- vLLM → 高速公路和智能调度系统（高效推理平台）