当前大模型普遍采用"decoder only"（仅解码器）的架构，主要原因如下：
自回归模型：大多数大模型是自回归语言模型，它们按照序列的顺序生成输出，例如GPT-3和GPT-4。在这种情况下，解码器负责根据前面的生成内容来预测下一个词或字符，因此解码器的结构更适合这种任务。
大尺寸的Transformer：大模型往往有数十亿或数百亿个参数，这导致模型非常庞大且计算量巨大。在这种情况下，仅使用解码器架构可以减少模型的复杂性，使其更易于实现和训练。
多模态任务：在一些应用中，大模型可能涉及到处理多种输入类型，如图像、文本和音频等。在这种多模态任务中，解码器架构可以更方便地融合不同类型的信息，实现多模态输入的生成任务。
预训练和微调：大模型通常通过预训练和微调的方式进行训练。在预训练阶段，模型通常采用无监督学习或自监督学习，通过解码器生成任务来学习大量数据中的语言结构和特征。在微调阶段，解码器也常用于有监督学习任务，如文本生成、翻译等。
综上所述，"decoder only" 的架构在当前大模型的设计中具有重要作用，它使得模型更适应自回归任务、更容易实现和训练，并适用于多模态输入以及预训练和微调等任务。
原文作者：芝士AI吃鱼；如有侵权，请联系管理员删除。
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