为什么大模型都是Decoder-only结构？
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在探讨当前大型语言模型（LLM）普遍采用Decoder-only架构的现象时，我们可以从以下几个学术角度进行分析：
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注意力机制的满秩特性：Decoder-only架构采用的因果注意力机制（causal attention）形成了一个下三角矩阵，这种结构保证了矩阵的满秩性（即行列式非零），从而赋予模型更强的建模能力。相比之下，Encoder架构中的双向注意力机制可能会导致矩阵的秩降低，进而影响模型的表达能力。
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预训练任务的难度：在Decoder-only架构中，模型在预训练阶段每个位置只能接触到有限的信息，这增加了预测下一个token的难度。然而，当模型规模足够大且数据量充足时，Decoder-only模型在学习和泛化方面表现出更高的上限。
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上下文学习能力：Decoder-only架构在上下文学习方面表现更为优异，这是因为prompt和demonstration信息可以被视为对模型参数的一种隐式微调。这种特性使得Decoder-only架构在few-shot学习场景中具有明显优势。
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效率问题：Decoder-only架构支持KV-Cache的复用，这对于多轮对话任务更为友好。在这种架构中，每个token的表示仅依赖于之前的输入，而Encoder-Decoder架构则难以实现这一点。
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Zero-Shot性能：Decoder-only模型在没有额外的tuning数据的情况下，展现出更好的zero-shot性能。相比之下，Encoder-Decoder架构则需要在一定量的标注数据上进行多任务微调（multitask finetuning），以激发其最佳性能。
综上所述，Decoder-only架构因其在训练效率、工程实现以及理论上的优势，成为了当前LLM设计的主流选择。尤其是在生成任务中，引入双向注意力并未带来显著好处，而Encoder-Decoder架构在某些场景下表现更好，可能仅仅是因为其参数量的增加。因此，在参数量和推理成本相等的条件下，Decoder-only架构成为了一个更优的选择。