LLM：解码器架构的崛起

为什么现在的大语言模型（LLM）都是Decoder-only的架构？
近年来，大型语言模型（Large Language Models）在自然语言处理领域取得了显著的进展。这些模型基于深度学习技术，通过海量的语料库进行训练，从而实现对自然语言的理解和生成。然而，细心观察可以发现，现代的大语言模型往往采用Decoder-only的架构。那么，为什么这些模型偏向于采用这种特定的架构呢？
首先，我们需要理解Decoder-only架构的基本特点。在这种架构中，模型的主要部分是一个编码器-解码器结构，但只包含解码器部分。编码器部分负责将输入序列转化为一种可以理解的语言表示，而解码器部分则负责将这种理解转化为输出序列。在大型语言模型中，编码器部分通常被省略，只保留了解码器部分。
这有几个可能的原因：

1. 训练效率：在许多情况下，省略编码器部分可以使模型的训练过程更加高效。因为编码器-解码器结构需要同时训练两个模型，而只使用解码器部分则只需训练一个模型。这样就降低了模型的复杂性，并减少了训练时间。
2. 计算资源：省略编码器部分还可以节省大量的计算资源。因为编码器和解码器需要同时运行并互相传递信息，这种架构需要更高的计算能力和内存存储。通过只使用解码器，可以减少对计算资源的需求，使其在有限的硬件条件下更易于训练。
3. 语言理解：虽然省略了编码器部分，但是解码器仍然可以通过对大量语料库的学习和推理，实现对语言的深度理解。这种理解可能来自于对上下文信息的捕捉，或者是对复杂语言结构的掌握。因此，只使用解码器可能对语言理解的准确性影响不大。
4. 预测能力：在许多NLP任务中，预测能力是模型的关键能力之一。Decoder-only架构允许模型更加专注于输出序列的生成，而不需要过多考虑输入序列的编码和解码。这可能使模型在生成输出序列时更加精确和高效。
   然而，需要注意的是，Decoder-only架构并不是大型语言模型的唯一选择。其他架构如Transformer、BERT等也表现出强大的语言理解能力和生成能力。不同的架构各有优劣，选择哪种架构取决于具体的任务需求和计算资源限制。
   总的来说，为什么现代的大语言模型采用Decoder-only的架构可能归因于训练效率、计算资源、语言理解和预测能力等多方面的考虑。然而，这并不意味着其他架构无法应用于大型语言模型，或者无法实现类似的效果。在未来的研究中，我们期待看到更多不同架构的大型语言模型的探索和尝试。