为什么大型的LLM模型都是使用decoder only模型框架，而不是同时使用编码器与解码器
1. 训练效率：使用decoder only模型框架可以减少模型的参数数量和计算复杂度，从而提高训练效率。同时，由于解码器只需要生成输出序列，而不需要对输入序列进行编码，因此可以更快地训练模型。
2. 推理速度：在推理阶段，使用decoder only模型框架可以减少模型的推理时间，因为只需要生成输出序列，而不需要对输入序列进行编码。
3. 预测准确性：大型的LLM模型通常需要处理大量的数据和复杂的语言结构，使用decoder only模型框架可以更好地捕捉输入序列的语义信息，并生成更准确的输出序列。
4. 内存占用减少：Encoder-Decoder架构在处理输入时，尤其是对于变长序列，往往需要对所有输入进行填充（padding），以适应固定尺寸的批次处理，这导致了较高的内存占用。Decoder-only模型则通常不需要这样的填充操作，特别是在使用自回归方式生成文本时，可以按需逐步处理，从而节省内存。
5. 泛化能力：Decoder-only架构，特别是自回归模型如GPT系列，通过让每个单词的预测基于前面已经生成的所有单词，能够学习到文本中的长距离依赖关系。这种自回归性质促进了模型对复杂语言结构的理解，并提升了其在多种任务上的泛化能力
6. 灵活性和多样性：Decoder-only模型在预训练时可以接受广泛多样的输入格式，包括单个词语、句子片段或完整的文档，这为下游任务提供了更多灵活性。相比之下，Encoder-Decoder模型在设计上更侧重于将输入编码成固定长度的向量，然后解码为目标输出，这在某些场景下可能限制了其应用范围
7. 研究趋势与实践成功：OpenAI的GPT系列模型展示了Decoder-only架构在生成高质量文本方面的巨大潜力，其成功推动了研究界和工业界对这一架构的进一步探索和采纳。随着这些模型在多个任务上的出色表现，Decoder-only架构成为了构建大型语言模型的主流选择
8. 注意力机制：在Decoder-only架构中，注意力机制是单向的（causal attention），这意味着模型在预测下一个单词时只能关注到之前的单词，而不能看到未来的单词。这种机制使得模型在生成文本时更加符合人类的语言习惯，并且有助于避免重复和冗余的生成#动图详解Transformer
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