【人工智能之大模型】为什么现在的大模型大多是decoder-only的架构？

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于 2025-03-26 07:30:00 首次发布
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【人工智能之大模型】为什么现在的大模型大多是decoder-only的架构？

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1. 为什么大模型多采用 decoder-only 架构？

(1) 自回归生成的优势

生成任务自然匹配

  • 大型生成式模型（如 GPT 系列&
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大模型面试题 - 你知道为什么当前大模型/生成式语言模型大多都是decoder only的吗？ transformer中的encoder和decoder有什么区别，请详细说明
强化学习曾小健
04-06 1755
你知道为什么当前大模型/生成式语言模型大多都是decoder only的吗？transformer中的encoder和decoder有什么区别，请详细说明Poe当前大模型和生成式语言模型大多采用decoder-only结构,主要有以下几个原因:生成任务的特点:语言模型的主要任务是根据前文生成下一个词或句子。这实际上是一个序列生成问题,而不是序列到序列的转换问题。Decoder天然适合处理这种自回归的生成任务。参数效率:如果使用encoder-decoder结构,需要。
[ai笔记13] 大模型架构对比盘点：Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder
m0_74824845的博客
01-21 944
欢迎来到的ai空间，这是技术老兵重学ai以及成长思考的第13篇分享！最近看完《这就是chatgpt》对于大语言模型的三种架构演进图印象颇深，今日就专题盘点一下三种大模型架构理论，同时做一个简单对比。
为什么大多数LLM只使用Decoder-Only结构？
m0_56255097的博客
01-23 2024
首先让我们先来熟悉一下关于模型结构的术语。Encoder: 处理输入数据并将其转换为压缩后的特征表示形式，用以捕捉基本信息。在翻译任务中，编码器将一个英语句子转换为代表其语言特点和含义的特征编码向量。Decoder: 接收编码后的特征表示并生成输出，通常是不同的形式。在上述翻译任务中，解码器接收英语句子的编码表示，并生成其法语等效句子。举例： 基于Bert的模型预训练方法：基于mask掩码的语言建模模型 (MLM)应用：需要深入理解输入数据的任务。这些模型对分类、情感分析和信息提取非常有效。
【AI大模型】Transformer 三大变体之Decoder-Only模型详解
datian1234的博客
01-16 1596
Transformer 的三大变体：Decoder-Only 专注生成文本，Encoder-Only 擅于分析文本，Encoder-Decoder 融合编解码实现文本生成和文本分析。
2025了，如何回答“为什么现在的大模型都是decoder-only的架构？”
最新发布
2401_85343303的博客
05-05 894
去年，这个常见面试问题的回答都会参考大佬@Sam聊算法 在知乎的帖子。今年，随着deepseek r1推理模型一战封神，强势颠覆openai在该领域的霸主地位，更多开源大模型也不甘示弱，更新速度好像坐了火箭，最近面试又再次被问到了这个问题，于是，我重新整理了一下这个面试题的回答：：Decoder-Only模型的自回归注意力矩阵为严格下三角形式并含单位对角线，。Encoder-Decoder结构可能破坏注意力矩阵的满秩性，
【大模型】为什么现在的LLM都是Decoder only的架构？
酒酿小圆子呀～
03-31 1106
泛化能力更强（1）Next Token Prediction的预训练目标任务难度更高：Decoder-only模型通过自回归（AR）逐词预测下一个token，每个位置仅能依赖历史信息（无法“偷看”未来），迫使模型学习更强的上下文建模能力。Zero-shot/Few-shot表现更好：论文通过实验证明，在相同参数量和数据规模下，Decoder-only架构在零样本（zero-shot）任务上的泛化性能显著优于Encoder-Decoder（如T5）或纯Encoder架构（如BERT）。
Transformer 三大变体之Decoder-Only模型详解
xxue345678的博客
12-02 6820
Transformer 的三大变体：Decoder-Only 专注生成文本，Encoder-Only 擅于分析文本，Encoder-Decoder 融合编解码实现文本生成和文本分析。
Decoder-only架构
diannao720的博客
08-08 3682
Decoder-only架构被广泛应用于各种NLP任务，其中最著名的是OpenAI的GPT系列模型（如GPT、GPT-2和GPT-3）。在预训练之后，模型可以进行有监督微调，用于特定的下游任务（如机器翻译、文本生成等）。在传统的编码器-解码器架构中，编码器负责将输入序列（如文本）编码成一个稠密的表示，然后解码器根据这个表示生成输出序列（如翻译的文本）。总之，Decoder-only架构是一种通过解码器生成输出序列的神经网络模型架构，它具备强大的语言生成和理解能力，在自然语言处理领域有广泛的应用。
[从0开始AIGC][LLM]：LLM中Encoder-Only or Decoder-Only？为什么主流LLM是Decoder-Only？
Bin_Dut的博客
08-26 2694
LLM中Encoder-Only or Decoder-Only & 为什么主流LLM是Decoder-Only？
为什么现在的大语言模型（LLM）都是Decoder-only的架构？
Paper weekly
03-17 2657
©PaperWeekly 原创 ·作者 |苏剑林单位 |追一科技研究方向 |NLP、神经网络LLM 是“Large Language Model”的简写，目前一般指百亿参数以上的语言模型，主要面向文本生成任务。跟小尺度模型（10 亿或以内量级）的“百花齐放”不同，目前 LLM 的一个现状是 Decoder-only 架构的研究居多，像 OpenAI 一直坚持 Decoder-only 的 ...
Transformer Encoder-Decoer 结构回顾
weixin_43301333的博客
12-02 7505
本文基于对的理解，再重新回顾一下有关于auto-encoder、auto-regressive等常见概念，以及Transformer-based model的结构。
为什么现在的LLM都是Decoder only的架构？
TFATS的博客
09-21 6755
总而言之，decoder-only 在参数量不太大时就更具有更强的zero-shot性能、更匹配主流的自监督训练范式；而在大参数量的加持下，具有了涌现能力后、可以匹敌encoder-decoder做finetuning的效果；在In Context的环境下、又能更好地做few-shot任务。decoder-only 架构符合传统的 Language Model 的模式。
大模型LLM架构--Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder
cumtchw
04-18 2339
这类结构的模型适用于需要生成序列的任务，可以从输入的编码中生成相应的序列。这类结构的代表也就是我们平时非常熟悉的GPT模型的结构，所有该家族的网络结构都是基于Decoder-Only的形式来逐步演化。既包含编码器也包含解码器，先理解输入的信息（Encoder部分），然后基于这个理解生成新的、相关的内容（Decoder部分），通常用于序列到序列（Seq2Seq）任务，如。模型在时间线上的位置表示它们的发布日期。仅包含编码器部分，主要适用于不需要生成序列的任务，只需要对输入进行编码和处理的单向任务场景，如。
AI大模型企业应用实战：Prompt让LLM理解知识
2401_84204413的博客
06-25 2635
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
Transformer-decoder-only model：GPT-2（1）
DecafTea的博客
01-15 8213
Transformer Encoder 原始 transformer 论文中的编码器模块可以接受长度不超过最大序列长度（如 512 个单词）的输入。如果序列长度小于该限制，我们就在其后填入预先定义的空白单词（如上图中的）。 Decoder 解码器在自注意力（self-attention）层上还有一个关键的差异：它将后面的单词掩盖掉了。但并不像 BERT 一样将它们替换成特殊定义的单词，而是在自注意力计算的时候屏蔽了来自当前计算位置右边所有单词的信息。只能看到已生成的单词。 举个例子，如果我们重点
大模型算法工程师经典面试题————为什么现在的主流大模型都是 decoder-only 架构？
2301_76168381的博客
09-14 1752
本人是某双一流大学硕士生，也最近刚好准备参加 2024年秋招，在找大模型算法岗实习中，遇到了很多有意思的面试，所以将这些面试题记录下来，并分享给那些和我一样在为一份满意的offer努力着的小伙伴们！！！
Transformer问题总结及实现
sccum的博客
08-14 1614
优化1：稀疏注意力机制：背景是：在传统的注意力机制的情况下，每一个token需要注意到所有的token，计算复杂度是O(N^2)（这里动手计算一下Q*K^T就明白了），所以呢，这个时候，不要求每一个token注意到所有的token，只要求它注意到和它相邻的前后k个token，这个时候算法复杂度是O(N * K)，在处理长序列的时候，可以减少内存的消耗；2.d指的是编码向量的维度；这就要追溯到QK是怎么得到的，Q = x * Wq K = x*Wk,这里x是常数，因为Wq和Wk是独立的，所以Q和K是独立的。
【Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder大模型架构区别、优缺点以及使用其架构的模型示例】
恬静释然的博客
03-14 8891
Encoder-Only架构专注于理解和编码输入信息，常用于分类、标注等任务。Decoder-Only架构专注于从一系列输入生成或预测输出。这种架构通常用于文本生成任务，如语言模型。Encoder-Decoder架构结合了编码器和解码器的优点，通常用于需要理解输入并生成相应输出的任务，如机器翻译。
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