大模型基础架构入门_大模型基础知识框架decoder-only

大模型架构

Prefix Decoder 和 Causal Decoder 和 Encoder-Decoder 区别 在于 attention mask不同：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/626310493

为何现在的大模型大部分是Decoder only结构？

https://www.zhihu.com/question/588325646/answer/3357252612

decoder-only的泛化性能更好

因为decoder-only结构模型在没有任何微调数据的情况下，zero-shot的表现能力最好。而encoder-decoder则需要在一定量的标注数据上做multitask-finetuning才能够激发最佳性能。

目前的Large LM的训练范式还是在大规模语料shang 做自监督学习，很显然zero-shot性能更好的decoder-only架构才能更好的利用这些无标注的数据。

decoder-only学习通用表征上限更高

decoder-only架构+next token predication预训练，每个位置所能接触的信息比其他架构少，要预测下一个token难度更高，当模型足够大，数据足够多的时候，decoder-only模型学习通用表征的上限更高。

上下文学习为decoder-only架构带来更好的few-shot性能

prompt可以视为对模型参数的隐式微调，decoder-only的架构相比其他架构有优势，因为prompt可以更直接地作用于decoder每一层参数，微调信号更强。

decoder-only的单向attention具有隐式的位置编码功能

带有双向attention的模型，对话顺序的区分能力弱。

decoder-only支持使用KV-Cache

每个token的表示只和它之前的输入有关，采用空间换时间，提升了模型训练效率，其他结构难以做到。

注意力满秩优势

大模型使用decoder-only架构除了训练效率和工程实现上的优势外，在理论上因为Encoder的双向注意力会存在低秩的问题，这可能会削弱模型的表达能力。就生成任务而言，引入双向注意力并无实质的好处。而Encoder-decoder模型架构之所以能够在某些场景下表现更好，大概是因为它多了一倍参数。所以在同等参数量、同等推理成本下，Decoder-only架构就是最优的选择了。