大模型选用解码器的原因主要有以下几点：
1. 解码器是自然语言处理（NLP）任务中的核心组件，负责将输入的文本序列转换为输出的文本序列。在深度学习中，解码器通常由一个或多个编码器和解码器组成，其中编码器负责对输入数据进行特征提取，而解码器则负责将这些特征映射到输出序列上。
2. 解码器可以有效地处理长距离依赖问题。在许多NLP任务中，如机器翻译、文本生成等，输入数据往往包含大量的上下文信息，这些信息对于理解输入文本的含义至关重要。然而，传统的编码器模型很难直接处理这种长距离依赖问题，因为它们通常只能处理局部的信息。而解码器通过引入注意力机制，可以有效地捕捉输入数据中的长距离依赖关系，从而提高模型的性能。
3. 解码器可以更好地处理多模态输入。在许多NLP任务中，输入数据可能包含多种类型的信息，如文本、图像、音频等。传统的编码器模型很难直接处理这种多模态输入，因为它们通常只能处理一种类型的信息。而解码器通过引入注意力机制，可以同时关注不同类型的信息，从而更好地处理多模态输入。
4. 解码器可以更好地处理序列长度不均衡的问题。在许多NLP任务中，输入数据的序列长度可能非常不均衡，即某些序列的长度远大于其他序列。传统的编码器模型很难直接处理这种不均衡问题，因为它们通常只能处理长度相同的序列。而解码器通过引入注意力机制，可以更加灵活地处理不同长度的序列，从而提高模型的性能。
5. 解码器可以更好地处理并行计算问题。在许多NLP任务中，输入数据的计算量非常大，需要使用大量的计算资源才能完成训练。而传统的编码器模型通常需要使用顺序计算的方式，这会导致计算效率低下。而解码器通过引入注意力机制，可以更加高效地处理并行计算问题，从而提高模型的训练速度和性能。
综上所述，解码器在自然语言处理任务中具有重要的地位，它能够有效地处理长距离依赖问题、多模态输入、序列长度不均衡以及并行计算等问题，从而显著提高模型的性能。因此，大模型通常会选择使用解码器作为其核心组件之一。
