为啥Decoder-Only这条路线效果最好？ - 蝈蝈俊
原文中文，约3500字，阅读约需9分钟。发表于：。https://arxiv.org/pdf/2304.13712.pdf 这篇论文中有个现代大型语言模型（LLM）的演变树，可以看出：同一分支上的模型关系更为紧密。 图说明： 基于 Transformer 模型以非灰色显示： decoder-only 模型在蓝色分支， encoder-only 模型
本论文介绍了大型语言模型（LLM）的演变树，包括Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder三种架构。Decoder-Only架构在自然语言生成方面表现出色，对于理解和预测语言模式特别有效。论文强调了理解自然语言对通用人工智能（AGI）的重要性，并指出处理文本相对于图像和声音需要较少的计算资源。Decoder-Only架构在语言模型发展中起到关键作用。
