Transformer Decoder Block的几个优化方案

写在前面

在大型语言模型（LLM）的演进海潮中，Transformer 架构凭借其强盛的并行计算本领和对长距离依赖的出色捕获，奠定了焦点地位。然而，标准的 Transformer Decoder Block 遵照着一种相对固定的模式：先辈行自注意力（Self-Attention）捕获上下文信息，再通过前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）进行特征提炼。这种“先注意，后提炼”的串行结构在无数模型中被证明是有效的，但它是否是唯一的选择？大概说，是否存在更优的组合方式来均衡模型的表达本领、计算服从和训练动态？
近年来，一些研究开始探索突破这种固定模式，实行将 Self-Attention 和 FFN 层以不同的方式组合或交错。本文将深入探究 几种可能的优化结构设计，分析其背后的逻辑动机，并通过伪代码和概念示例来阐述实在现方式，旨在揭示这种“交错智慧”的潜伏优势和挑战。
1. 回顾标准 Transformer Decoder Block：串行的基石

在我们探索“交错”之前，必须清楚地明白标准的 Transformer Decoder Block 结构（以 Llama 等常见 Decoder-only

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