今天在知乎上面看到了一位高赞网友的面试经历：
想和大家分享一下，下面是他的阐述：
面试官:“为什么现在的大模型大都是decoder-only架构?"
懵逼的我TAT:“呃呃，和encoder-only相比，它既能做理解也能做生成，预训练的数据量和参数量上去之后，GPT这样的decoder-only模型的zero-shot泛化能力Q很好，而BERTQ这样的encoder-only模型一般还需要少量的下游标注数据来fine-tuneQ才能得到较好的性能。"
面试官礼貌地说有点道理，然后开始发威:“那T5这种encoder-decoder也能兼顾理解和生成啊?像FLAN那样instruction tuning之后zero-shot性能也不错呢?为啥现在几十几百B参数量的大模型基本都是decoder-only呢?"
更加慌张的我QaQ:“呃呃，确实有encoder-decoder和PrefixLM这些其他架构，现在大家对哪个更好好像还没有统一的定论，但到几十B这个规模还没人进行过系统的比较，大概是OpenA1先把decoder-only做work了，形成了轨迹依赖，大家都跟上了，之后或许会有更系统的探索。"
当时是面暑期实习，面试官还是放过了我，但我当时的内心是这样的:
现在回头再看，当时那个答案堪称双输局——既漏掉了关键技术坐标（像T5这种标杆性的encoder-decoder架构压根没cue，GLM、XLNET这些当红炸子鸡也选择性失明），更错过了灵魂拷问：都说decoder-only是版本答案，可这玩意究竟强在哪？
这个学界没标准答案、业界却争得头破血流的核心议题，直接杀穿24届算法岗修罗场，光我这趟秋招马拉松就被五六个面试官连环追杀，从面试官恨铁不成钢的眼神和知乎技术区神仙打架的帖子缝里，硬是整理出这套相对完整的应对方案，各位赶due人且看且珍惜：
常见架构类型可总结为四类：采用双向注意力机制的encoder-only架构（如BERT）、支持序列到序列建模的encoder-decoder架构（如T5/BART）、基于自回归建模的decoder-only架构（如GPT系列）、以及通过注意力掩码创新实现混合建模的Prefix-LM架构（如UNILM，其特点是在前缀部分使用双向注意力，后续生成区域维持因果掩码机制）。
通过下图可直观理解架构差异：
在模型选择时可优先排除encoder-only架构：因其基于掩码语言建模预训练，生成任务存在结构适配性问题，且在自然语言理解任务中通常依赖带标注数据进行微调。
反观decoder-only架构通过下一词预测预训练，同时具备文本理解与生成能力，在零样本/小样本场景下表现出更强的任务泛化性。
我们需要讨论的是，为啥引入了一部分双向attentiong的encoder-decoder和Prefix-LM没有被大部分大模型工作采用?(它们也能兼顾理解和生成，泛化性能也不错)
铺垫完了，相信这时候面试官已经能感受到你对各种架构是有基本了解的，不至于太菜，接下来是主干回答:
第一，用过去研究的经验说话，decoder-only的泛化性能更好: ICML22的.在最大5B参数量、170B token数据量的规模下做了一系列实验，发现用next token prediction预训练的decoderonly模型在各种下游任务上zero-shot泛化性能最好;
第一，以学界共识为锚点，实证decoder-only架构的泛化优势。ICML22论文《What Language Model Architecture and Pretraining Objective Works Best for Zero-Shot Generalization?》
通过大规模实验（5B参数/170B tokens）揭示核心规律：采用next token预测目标的纯解码器模型在跨领域任务迁移中表现最佳。
同时如文献[2]与@Minimum深度解析所言的第3点，此类架构在上下文学习（in-context learning）场景下展现出更强的少样本适应能力，其prompt响应灵敏度显著优于其他范式。
第二，拆解技术本质，剖析性能优势的内在机理。学界大咖们从多维视角给出关键洞见：
\1. @苏剑林 指出双向注意力易陷入低秩坍缩，而因果掩码强制生成下三角满秩矩阵，赋予更强的表征空间覆盖能力；
\2. @yili 论证预训练难度与模型上限的正相关关系——受限的上下文窗口迫使解码器构建更鲁棒的特征抽象，在大数据与大模型场景下突破性能瓶颈；
\3. @mimimumu 揭示prompt对模型参数的隐式微调机制，由于解码层可直接捕获交互信号，其上下文学习效率相较encoder-decoder框架提升显著。
此外多位专家强调因果注意力的隐性位置编码特性[3]，其天然打破Transformer的位置不变性约束，而双向架构即便引入显式位置编码，仍存在语序敏感度缺陷。
第三，聚焦工业落地，解码器架构的工程红利不容忽视。其KV-Cache的内存复用机制在多轮对话场景具备显著推理优势，而encoder-decoder架构因需动态维护前缀状态导致计算开销陡增，这在长上下文业务中尤为关键。
第四，正视技术路径依赖的客观影响。OpenAI凭借decoder-only范式开辟了大模型工业化落地的可行路径，后续跟进者受限于研发成本与生态适配（如Megatron、FlashAttention对因果注意力的深度优化），往往选择架构延续而非颠覆重构。
但需清醒认知：当前主流结论建立于有限参数规模（如百亿量级），GLM、XLNet等非对称架构已在部分场景展现潜力。若贵司有意探索前沿架构创新，本人愿与团队共同开展业务适配性研究（战术挑眉）。
相信这一套回答下来，原本可能昏昏欲睡的面试官会精神一振奋，大概率给你痛快通过！
