<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>AI架構 on datafox.tw</title><link>https://datafox.tw/tags/ai%E6%9E%B6%E6%A7%8B/</link><description>Recent content in AI架構 on datafox.tw</description><image><title>datafox.tw</title><url>https://datafox.tw/images/Open_graph_image.png</url><link>https://datafox.tw/images/Open_graph_image.png</link></image><generator>Hugo -- 0.146.0</generator><language>zh-tw</language><lastBuildDate>Thu, 14 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://datafox.tw/tags/ai%E6%9E%B6%E6%A7%8B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>為什麼現在的 LLM 都是 Decoder-only？從 Seq2Seq 到 GPT 的架構演進與思考</title><link>https://datafox.tw/posts/decoder-only-vs-seq2seq-llm-architecture/</link><pubDate>Thu, 14 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://datafox.tw/posts/decoder-only-vs-seq2seq-llm-architecture/</guid><description>在 Transformer 剛出來時，Seq2Seq 架構看似更為合理。但為什麼現在的主流 LLM (如 GPT) 卻全部走向 Decoder-only？本文探討 Decoder vs Seq2Seq 架構差異，以及 Next Token Prediction、Scaling Law 與模型湧現能力的關聯。</description></item></channel></rss>