为什么现在都用decoder-only?他的优势和缺陷
你提到的“decoder-only”主要针对的是大语言模型（LLM，像GPT系列）的架构选择。在 transformer 架构中，早期有 Encoder-Decoder（如原始的 Transformer 用于机器翻译）、仅 Encoder（如 BERT）、仅 Decoder（如 GPT）三类。
一、为什么现在都用 Decoder-only？
主要原因有以下几点：
自回归生成更适合自然语言处理 * Decoder-only 架构天生就是自回归（AutoRegressive）的：基于已生成/已输入的 token 逐步生成下一个 token。这正好契合了对话/故事/代码生成等任务的需求。
* Encoder-Decoder 架构更适合输入和输出一一对应（如机器翻译），但对开放式生成就显得笨重。
多任务统一接口（统一文本接口） * 只用 Decoder，可以把几乎所有任务（对话、摘要、问答、翻译、检索增强等）都统一为“instruct/prompt + 生成”，极大简化了模型与应用的接入方式。
* 这带来了“基础模型（Foundation Model）+ 多任务范式”普适可能性，不必为每个任务训练自己的模型。
高效扩展推理与训练 * Decoder-only模型结构简单，易于并行、易于分布式训练与推理优化。
* 代码样例和参考非常丰富，社区技术栈极其成熟（像 HuggingFace Transformers）。
业界成功经验驱动 * GPT-3、GPT-4、Llama、ChatGLM等一系成功范例推动了整个 AI 大模型社区的趋同。
二、Decoder-only 的优势总结
- 极其灵活，可以泛化到摘要、对话、问答、推理、生成等各种任务
- 架构与训练范式简单，易于大规模并行扩展与优化
- 社区、生态成熟：模型、代码、工具齐全
- 能够做多轮推理与流式输出，满足即时应用需求
三、Decoder-only 的缺陷/局限
编码输入能力有限 * 语言模型对于长输入、复杂理解，对输入内容的深度理解略逊于 Encoder-only 架构（如BERT、RoBERTa）；这对 fine-tune 分类、信息抽取等有些影响。
* 在无监督理解或文本表示领域（如文本聚类、相似度计算、语义搜索），纯 Decoder-only 不如 Encoder-only 用得广泛。
效率问题 * 推理时只能一步步生成下一个 token（自回归），并行性受限。不像 Encoder/Encoder-Decoder 可以一次性对整个输入做全局计算。
* 处理超长输入时（如10K甚至100K tokens），效率和记忆力均受限。
特定任务下不如专用模型 * 对于“输入-输出严格成对”的结构化任务，Encoder-Decoder 原生支持双向注意力，有时生成更精确，尤其是在机器翻译、OCR后文本校正等。
预训练方式限制 * 只依赖自回归任务（预测下一个词），相比 encoder 部分可以做掩码语言模型训练，信息掩盖训练信号更多样、训练更全局、“作弊”更难。
四、实际场景选择建议
- NLP多任务/生成/智能体 等，用 decoder-only 几乎成默认首选。
- 理解、语义表示、多模态对齐等 ，encoder-only 或 encoder-decoder 仍然有生命力。
- 端到端机器翻译 、部分摘要、多模态输入输出等场景，可选用 encoder-decoder 架构（如T5、mT5、BART）。
总结一句话：
现在普遍用 decoder-only 是因为它在通用性、灵活性、技术/生态等多个核心点上占优，但针对部分“深理解”、“大规模文本嵌入”、“效率极高推理”等任务，Non–decoder-only 模型仍有独特价值。