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title: "僅解碼器模型（Decoder-Only Model）"
slug: decoder-only-model
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/decoder-only-model
updated_at: 2026-07-04
tags: [深度學習, 自然語言處理, 生成式AI, 大型語言模型, source:ipas]
ipas_term: true
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# 僅解碼器模型（Decoder-Only Model）

僅解碼器模型是一種專注於自迴歸生成的架構，透過預測下一個詞彙來產生連續文本，為現代語言模型的核心。

## 完整說明

僅解碼器模型是一種基於 Transformer 的深度學習架構，捨棄傳統編碼器而專注於序列生成任務。它能夠根據給定前文，透過自迴歸方式預測並生成下一個詞彙。常見應用包括文本生成、對話系統與程式碼編寫，多數大型語言模型皆採用此架構。

## iPAS 考試出題分析

屬於未分類考範圍。

## 常見問題

### 僅解碼器模型和編碼器-解碼器模型在訓練資料處理上有何不同？

僅解碼器模型通常採用語言建模目標進行訓練，其核心是根據給定的前綴文本來預測下一個詞彙，主要使用大量無標註文本由左至右處理。相對而言，編碼器-解碼器模型常處理序列到序列任務，需要成對的資料集。編碼器處理完整輸入序列，解碼器在給定編碼器輸出與已生成文本條件下預測詞彙。僅解碼器模型的優勢在於能更自然地利用海量無監督文本預訓練。

### 為什麼目前主流的大型語言模型多採用僅解碼器架構？

主流模型偏好此架構主要在於其擴展性與訓練簡潔性。移除編碼器後模型結構更加一致，使分散式系統上的大規模訓練和參數平行化更容易。當模型規模擴展到千億參數級別時，透過自迴歸預測下一個詞彙這種簡單方式，模型能夠湧現出零樣本與少樣本學習能力。這代表單一模型配合適當的提示詞，就能處理多種原本需要專門模型處理的任務，展現極高泛化能力。

### 僅解碼器模型在處理長文本時會遇到哪些挑戰？

主要挑戰在於計算資源消耗與上下文記憶限制。自注意力機制的計算複雜度隨序列長度呈二次方成長，當輸入文本過長時，模型會消耗大量記憶體並導致推論速度急劇下降。此外，受限於訓練時的上下文視窗大小，模型可能無法有效捕捉距離過遠的依賴關係，導致生成長文時出現邏輯不連貫。研究人員正積極開發稀疏注意力與長上下文擴展技術來提升效能。

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來源：https://aiterms.tw/terms/decoder-only-model
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最後更新：2026/07/04
深度解說：https://aiterms.tw/learning/what-is-decoder-only-model