【AI】LLM主流架构decoder-only

最新推荐文章于 2025-11-23 19:13:18 发布

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#人工智能 #架构

目前所有主流的、最前沿的大语言模型，其核心架构全部都是Decoder-Only（纯解码器）架构，深刻地反映了当前LLM领域的技术收敛趋势。

GPT系列 (OpenAI) :
- 绝对的Decoder-Only 。从GPT-2开始，到GPT-3，再到驱动ChatGPT的GPT-3.5和GPT-4，它们是纯解码器架构的“奠基者”和“发扬光大者”，完美地证明了这条技术路线的巨大潜力和“涌现能力”。
Gemini系列 (Google) :
- 核心是Decoder-Only 。虽然Google在宣传中强调Gemini是“从头开始构建的多模态模型”，但其处理文本和代码的核心引擎，依然是基于一个强大的Transformer解码器。它的多模态能力可以理解为将图像、音频等信息编码成一种能被这个解码器“理解”的特殊表示，然后由解码器进行统一处理和生成。
DeepSeek系列 (深度求索) :
- 是的，Decoder-Only 。无论是开源的DeepSeek Coder模型，还是最新的DeepSeek-V2，它们都遵循了当前主流的纯解码器架构。它们的创新更多体现在训练数据（尤其是高质量代码数据）、模型结构的一些优化（如MoE，即混合专家架构）以及训练效率上。
Qwen系列 (阿里巴巴通义千问) :
- 是的，Decoder-Only 。从Qwen-7B, 14B, 72B到最新的Qwen1.5和Qwen2系列，它们的技术报告都明确指出是基于标准Transformer解码器架构，并在此基础上做了一些优化（比如使用RoPE位置编码等）。
Kimi (月之暗面) :
- 是的，Decoder-Only 。Kimi以其惊人的超长上下文窗口（20万字，现在已达200万字）而闻名，但这并不意味着它改变了核心架构。它的创新在于解决了超长序列下，注意力机制计算量和内存占用爆炸性增长的问题（可能采用了如Ring Attention等技术），但其根本的“文字接龙”模式，依然是纯解码器的。

为什么会这样？—— 趋同演化

这就像自然界中的“趋同演化”现象（比如鱼和海豚都演化出了流线型身体，因为这是在水中高效移动的最优解）。在LLM领域，大家发现Decoder-Only架构是目前实现**通用人工智能（AGI）**最有潜力的路径，原因我们之前也探讨过：

极简且可扩展 (Simplicity & Scalability) : 整个模型只由一种类型的层（Decoder Layer）堆叠而成，结构非常简单、统一。这种简洁性使得它极其容易向更大规模（更多的层、更大的隐藏维度、更多的头）扩展，从而实现“大力出奇迹”。
任务的终极统一 (Task Unification) : 它将世界上几乎所有的NLP任务，甚至多模态任务，都统一到了一个极其简单的目标上—— “预测下一个词元 (Next-Token Prediction)” 。无论是回答问题、写代码、翻译还是看图说话，都可以被巧妙地构建成一个“文字接龙”游戏。这种统一性带来了无与伦比的通用性。
涌现能力的最佳载体 (Emergence) : 实践证明，当模型规模跨越某个阈值后，推理、规划、零样本学习等惊人的“涌现能力”，在Decoder-Only架构上表现得最为显著。

因此，现在各大公司和研究机构的“军备竞赛”，已经不再是探索全新的架构（比如Encoder-Decoder），而是在**“如何更高效、更强大地训练一个超大规模的Decoder-Only模型”**这个核心问题上进行深耕。竞争的焦点变成了：