写在前面

在大型语言模型（LLM）的演进浪潮中，Transformer 架构凭借其强大的并行计算能力和对长距离依赖的出色捕捉，奠定了核心地位。然而，标准的 Transformer Decoder Block 遵循着一种相对固定的模式：先进行自注意力（Self-Attention）捕捉上下文信息，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？或者说，是否存在更优的组合方式来平衡模型的表达能力、计算效率和训练动态？

近年来，一些研究开始探索打破这种固定模式，尝试将 Self-Attention 和 FFN 层以不同的方式组合或交错。本文将深入探讨 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其实现方式，旨在揭示这种“交错智慧”的潜在优势和挑战。

1. 回顾标准 Transformer Decoder Block：串行的基石

在我们探索“交错”之前，必须清晰地理解标准的 Transformer Decoder Block 结构（以 Llama 等常见 Decoder-only