现代 Transformer 是隐式混合：从功能差异化到有原则的混合架构设计

结合完全注意力（FA）和线性注意力（LA）的混合架构越来越突出，但它们的分配仍然是启发式的。我们寻求基于 RoPE 的 Transformer 所学到的高层职能组织的循证基础。行为探针不能产生完整的分类法，因此我们提出了两个干预指标：RoPE 频率重要性评分 (RFIS)，测量每个频率如何影响头部的注意力分布；以及 RoPE 位置依赖性 (RPD)，隔离对旋转位置调制的依赖性。在 Qwen3 系列模型和 Llama3.1 上，RFIS 建议并由 RPD 验证由显着中低频段分隔的检索和定位头的完整分类。受控的 Transformer 表明该边界遵循训练长度位置尺度；我们将其称为全球定位带 (GPBand)。该分析提出了零样本长度外推失败的潜在原因，并得出两个原则：位置建模应仅在本地运行，通过与位置无关的检索进行全局访问；并且这两个功能都应该在头部粒度上进行分配，并进行特定于层的分配。我们在 Head-wise Hybrid Architecture (HwH) 中实例化它们，使用 NoPE FA 进行全局检索，使用 LA 进行局部位置建模。 FA 与 LA 的比率低于 1:3，HwH 保留了强大的语言建模和常识推理，同时改进了检索并大大加强了 Transformer、LA 和分层混合基线的零样本长上下文外推。消融验证了原则和组件角色，强调原则性混合架构设计是通向未来基础模型的一条有希望的途径。