理論優勢

避免低秩問題：Encoder的雙向注意力機制容易出現低秩問題，這可能會削弱模型的表達能力。而Decoder-only架構采用單向注意力機制（因果注意力），其注意力矩陣是下三角矩陣，必然是滿秩的，理論上具有更強的表達能力。這種結構避免了雙向注意力可能帶來的低秩問題，從而在生成任務中表現更優。

預訓練任務難度與上限：相比Encoder-Decoder結構，Decoder-only架構的預訓練任務（如next token prediction）難度更高，因為模型只能根據已知的上文信息預測下一個詞。當模型規模足夠大、數據足夠多時，這種架構能夠學習到更高水平的通用表征。

性能優勢

涌現能力的體現：在大參數量和大數據訓練的背景下，Decoder-only模型表現出更強的涌現能力，能夠自動從數據中學習多種任務的模式。這種能力使得它在復雜任務中能夠通過組合基本任務來解決問題。

訓練與推理效率更高：Decoder-only結構省略了編碼器部分，模型在進行前向傳播時只需要一次計算，顯著提高了訓練和推理的效率。這對于處理大規模數據集和實時生成任務尤為重要。

Zero-shot和Few-shot性能：Decoder-only模型在Zero-shot（零樣本）任務中表現更好，能夠更好地利用大規模無標注數據進行自監督學習。此外，在In-context learning（上下文學習）中，Decoder-only架構可以更直接地將prompt信息作用于每一層的參數，微調信號更強，更適合Few-shot（少樣本）任務。

工程實現優勢

預訓練目標對齊：Decoder-only模型的訓練目標是預測下一個Token，這與大規模預訓練任務的核心目標直接對齊，能高效利用海量的非結構化文本數據。

KV-Cache復用：Decoder-only架構支持KV-Cache的持續復用，對多輪對話等任務更友好。相比之下，Encoder-Decoder架構難以實現這種高效的緩存復用。

實際應用的優勢

數據標注依賴低：Decoder-only模型能夠更好地利用無標簽數據進行訓練，降低了對數據標注的依賴。

部署和維護便捷：由于模型結構相對簡單，部署和維護更加方便。

應用場景優勢

微調靈活性：Decoder-only結構支持通過Prompt Engineering等方式輕松應用到下游任務中，極大地擴展了模型的應用場景。

生成任務特性：Decoder-only模型專注于文本生成，通過自回歸方式根據上下文預測下一個詞，非常適合生成任務，如對話、續寫、文本補全等。這些任務不需要復雜的輸入分析，而更關注生成內容的連貫性和語義豐富性。

多模態和多任務的潛力：雖然Encoder-Decoder架構在多模態任務中可能更有優勢，但Decoder-only架構在大規模語言模型的應用中已經表現出足夠的靈活性。