理论优势
避免低秩问题：Encoder的双向注意力机制容易出现低秩问题，这可能会削弱模型的表达能力。而Decoder-only架构采用单向注意力机制（因果注意力），其注意力矩阵是下三角矩阵，必然是满秩的，理论上具有更强的表达能力。这种结构避免了双向注意力可能带来的低秩问题，从而在生成任务中表现更优。
预训练任务难度与上限：相比Encoder-Decoder结构，Decoder-only架构的预训练任务（如next token prediction）难度更高，因为模型只能根据已知的上文信息预测下一个词。当模型规模足够大、数据足够多时，这种架构能够学习到更高水平的通用表征。
性能优势
涌现能力的体现：在大参数量和大数据训练的背景下，Decoder-only模型表现出更强的涌现能力，能够自动从数据中学习多种任务的模式。这种能力使得它在复杂任务中能够通过组合基本任务来解决问题。
训练与推理效率更高：Decoder-only结构省略了编码器部分，模型在进行前向传播时只需要一次计算，显著提高了训练和推理的效率。这对于处理大规模数据集和实时生成任务尤为重要。
Zero-shot和Few-shot性能：Decoder-only模型在Zero-shot（零样本）任务中表现更好，能够更好地利用大规模无标注数据进行自监督学习。此外，在In-context learning（上下文学习）中，Decoder-only架构可以更直接地将prompt信息作用于每一层的参数，微调信号更强，更适合Few-shot（少样本）任务。
工程实现优势
预训练目标对齐：Decoder-only模型的训练目标是预测下一个Token，这与大规模预训练任务的核心目标直接对齐，能高效利用海量的非结构化文本数据。
KV-Cache复用：Decoder-only架构支持KV-Cache的持续复用，对多轮对话等任务更友好。相比之下，Encoder-Decoder架构难以实现这种高效的缓存复用。
实际应用的优势
数据标注依赖低：Decoder-only模型能够更好地利用无标签数据进行训练，降低了对数据标注的依赖。
部署和维护便捷：由于模型结构相对简单，部署和维护更加方便。
应用场景优势
微调灵活性：Decoder-only结构支持通过Prompt Engineering等方式轻松应用到下游任务中，极大地扩展了模型的应用场景。
生成任务特性：Decoder-only模型专注于文本生成，通过自回归方式根据上下文预测下一个词，非常适合生成任务，如对话、续写、文本补全等。这些任务不需要复杂的输入分析，而更关注生成内容的连贯性和语义丰富性。
多模态和多任务的潜力：虽然Encoder-Decoder架构在多模态任务中可能更有优势，但Decoder-only架构在大规模语言模型的应用中已经表现出足够的灵活性。
