Decoder-only架构是一种神经网络模型架构，专门用于自然语言处理（NLP）任务。相对于常见的编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构，Decoder-only架构只有解码器部分，没有编码器。

在传统的编码器-解码器架构中，编码器负责将输入序列（如文本）编码成一个稠密的表示，然后解码器根据这个表示生成输出序列（如翻译的文本）。而在Decoder-only架构中，模型仅使用解码器，它负责直接生成输出序列，而没有一个独立的编码器。

Decoder-only架构的一个重要特点是可以进行无监督预训练。在预训练阶段，模型通过大量的无标注数据学习语言的统计模式和语义信息。这种预训练方法可以使得模型具备广泛的语言知识和理解能力。在预训练之后，模型可以进行有监督微调，用于特定的下游任务（如机器翻译、文本生成等）。

Decoder-only架构被广泛应用于各种NLP任务，其中最著名的是OpenAI的GPT系列模型（如GPT、GPT-2和GPT-3）。GPT模型通过堆叠多层的Transformer解码器构建，具备强大的语言生成能力和理解能力。这些模型在自动回答问题、文本摘要、对话生成等任务中取得了很好的效果。

总之，Decoder-only架构是一种通过解码器生成输出序列的神经网络模型架构，它具备强大的语言生成和理解能力，在自然语言处理领域有广泛的应用。