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在大型語言模型（LLM）的演進浪潮中，Transformer 架構憑借其強大的并行計算能力和對長距離依賴的出色捕捉，奠定了核心地位。然而，標準的 Transformer Decoder Block 遵循著一種相對固定的模式：先進行自注意力（Self-Attention）捕捉上下文信息，再通過前饋神經網絡（Feed-Forward Network, FFN）進行特征提煉。這種“先注意，后提煉”的串行結構在無數模型中被證明是有效的，但它是否是唯一的選擇？或者說，是否存在更優的組合方式來平衡模型的表達能力、計算效率和訓練動態？

近年來，一些研究開始探索打破這種固定模式，嘗試將 Self-Attention 和 FFN 層以不同的方式組合或交錯。本文將深入探討 幾種可能的優化結構設計，分析其背后的邏輯動機，并通過偽代碼和概念示例來闡述其實現方式，旨在揭示這種“交錯智慧”的潛在優勢和挑戰。

1. 回顧標準 Transformer Decoder Block：串行的基石

在我們探索“交錯”之前，必須清晰地理解標準的 Transformer Decoder Block 結構（以 Llama 等常見 Decoder-only