为什么GPT等LLM采用Only-Decoder模式

GPT（Generative Pre-trained Transformer）采用only-decoder（仅decoder）模式的主要原因与其设计目标和使用场景密切相关，以下是几个核心原因：

1. 专注于生成任务

  • 任务特点：GPT的核心目标是生成连续的文本（例如回答问题、写作、总结等）。只需要基于输入的上下文生成输出，而不需要像encoder那样提取复杂的特征。
  • 只用decoder：decoder具有自回归的特性（autoregressive），即它通过逐词预测下一步的输出，非常适合生成文本。

2. 自回归生成方式

  • decoder的工作方式：GPT的decoder通过掩码机制（masked self-attention）限制每个位置只能看到它之前的词，从而实现从左到右逐步生成文本。
  • 不需要encoder的双向特性：encoder主要用于理解输入的全局信息（比如在BERT中使用双向注意力机制），而这对GPT不必要，因为它主要是逐步生成输出。

3. 高效利用训练资源

  • 避免双向注意力的开销：encoder-decoder模式需要额外的计算资源，尤其是encoder部分需要处理双向注意力。而GPT简化了模型结构，只使用decoder模块，大幅减少了计算开销和训练复杂性。
  • 适合大规模数据预训练：在GPT的设计中，使用大规模未标注文本进行预训练。如果采用更复杂的模型结构（如完整的encoder-decoder架构），可能会增加训练成本，降低效率。

4. 语言建模任务的适配性

  • 语言模型目标：GPT训练时的目标是最大化基于上下文的条件概率 ( P(w_t | w_1, w_2, …, w_{t-1}) )。这种任务本质上是一个解码任务，只需要向后预测，不需要encoder那样的全局信息处理。
  • decoder优势：通过单向注意力机制，decoder能够更好地适应这种预测模式。

5. 简化架构以提高扩展性

  • 模块化设计：使用only-decoder架构，使得GPT可以更容易地扩展到更大的模型规模（如GPT-3、GPT-4）。同时，研究和优化只需聚焦在decoder部分。
  • 训练可扩展性：更少的模型部分使得对大规模分布式训练更加友好，便于构建更大的参数规模。

6. 对话生成任务的优越性

  • 对话特点：GPT通常用于对话任务，它不需要像翻译模型那样将输入语言编码成隐式语义再解码成输出。对话中，输入的内容可以直接作为decoder的上下文，生成响应即可。
  • 高效对话流：这种设计简化了对话流中的数据处理过程，从输入到输出的转化更加直接。

7. 与encoder-decoder架构的区分

  • 不同任务对应不同架构：
    • encoder-decoder：适合翻译等需要双向信息和对齐的任务。
    • Only-decoder：适合生成、对话等单向信息流任务。