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Transformer 架構

如果你最近在追 AI 進展，Transformer 架構這個詞應該已經出現在你生活裡不下百次了。從 GPT 系列到各種大型語言模型，幾乎都是站在 Transformer 架構這個肩膀上長出來的。但說實話，大多數介紹 Transformer 架構的文章不是太學術、就是只停在「self-attention 很厲害」這種層次，沒辦法真的讓你搞清楚：這些設計決策背後的邏輯是什麼？工程師為什麼這樣選、不那樣選？ 這個分類想做的事情剛好相反——我們不想只給你一張架構圖看看就算，而是想讓你理解每個設計背後的取捨。像是 OpenAI 在 GPT-6 Astra 裡面跑的 Looped Transformer，這不只是個新名詞，它其實反映了當模型規模大到一定程度之後，怎麼在推理能力和運算成本之間找平衡點。這種工程思維，才是真正理解 Transformer 架構演進的方式。 不管你是在跟上最新模型動態、還是想把 Transformer 架構的原理搞紮實，這裡的文章都會盡量從「為什麼這樣設計」切入，而不是只告訴你「它長這樣」。