什么是 Decoder-Only 结构

问题 1： 什么是 Decoder-Only 结构？
回答： Decoder-Only 结构是 Transformer 架构中的一个简化版本，仅包含解码器部分，通常用于生成任务，如文本生成或语言建模。

问题 2： Decoder-Only 结构与完整的 Transformer 架构有何不同？
回答： 完整的 Transformer 架构包含编码器和解码器两部分，而 Decoder-Only 结构仅保留解码器，省略了编码器部分。

问题 3： Decoder-Only 结构的主要应用场景是什么？
回答： Decoder-Only 结构主要用于生成任务，例如文本生成、语言建模和机器翻译等。

问题 4： 为什么 Decoder-Only 结构适合生成任务？
回答： 因为解码器部分具备自回归特性，能够根据上下文逐步生成输出，非常适合需要逐字或逐词生成的任务。

问题 5： Decoder-Only 结构如何实现自回归生成？
回答： 通过掩码机制，解码器在生成每个词时只能看到前面的词，从而确保生成过程是自回归的。

问题 6： Decoder-Only 结构在训练和推理时有何区别？
回答： 在训练时，解码器接收完整的输入序列并预测下一个词；在推理时，解码器逐步生成输出，每次生成一个词并将其作为下一步的输入。

问题 7： Decoder-Only 结构的优势是什么？
回答： 其优势在于结构简单、计算效率高，且在处理生成任务时表现优异。

问题 8： Decoder-Only 结构有哪些经典模型？
回答： GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型是 Decoder-Only 结构的典型代表。

问题 9： Decoder-Only 结构是否适用于所有 NLP 任务？
回答： 不是，它更适合生成任务，对于需要理解输入的任务（如分类或问答），完整的 Transformer 架构可能更合适。

问题 10： Decoder-Only 结构如何处理长文本生成？
回答： 通过限制上下文窗口或使用注意力机制优化，Decoder-Only 结构可以有效地处理长文本生成任务。