diff --git a/README.md b/README.md
index d8520c7..39cff2d 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -2,7 +2,7 @@
 
 ## 大纲
 
-### 第一章 NLP 基础概念 志学
+### 第一章 NLP 基础概念 志学 Done
   - 1.1 什么是 NLP
   - 1.2 NLP 发展历程
   - 1.3 NLP 任务
@@ -21,8 +21,8 @@
     - 1.4.3 Word2Vec
     - 1.4.4 ELMo
 
-### 第二章 基础架构-Transformer 雨衡
-  - 2.1 注意力机制
+### 第二章 基础架构-Transformer 雨衡 Done
+  - 2.1 注意力机制 
     - 2.1.1 注意力机制详解
     - 2.1.2 自注意力与多头注意力
     - 2.1.3 注意力掩码与因果注意力
@@ -37,14 +37,14 @@
     - 2.3.4 Transformer 中的其他结构
 
 ### 第三章 预训练语言模型 
-  - 3.1 Encoder-Only PLM 雨衡
+  - 3.1 Encoder-Only PLM 雨衡 Done
     - 3.1.1 BERT
       - （1）模型架构：Encoder Only
       - （2）预训练任务
       - （3）针对下游任务微调
     - 3.1.2 RoBERTa
     - 3.1.3 ALBERT
-  - 3.2 Encoder-Decoder PLM 志学
+  - 3.2 Encoder-Decoder PLM 志学 
     - 3.2.1 T5
       - （1）模型架构：Encoder-Decoder
       - （2）预训练任务
@@ -72,8 +72,8 @@
       - （1）模型架构：MoE
       - （2）MoE 架构的核心优势
      
-### 第四章 大语言模型 雨衡
-  - 4.1 什么是 LLM Done
+### 第四章 大语言模型 雨衡 Done
+  - 4.1 什么是 LLM 
     - 4.1.1 LLM 的定义
     - 4.1.2 LLM 的能力
     - 4.1.3 LLM 的特点
@@ -83,7 +83,7 @@
     - 4.2.3 RLHF
 
 ### 第五章 预训练一个 LLM 志学
-  - 5.1 模型架构-LLaMA
+  - 5.1 模型架构-LLaMA Done
     - 5.1.1 LLaMA Attention
     - 5.1.2 LLaMA Decoder Layer
     - 5.1.3 LLaMA MLP
diff --git a/docs/chapter3/3.3 Decoder-Only.md b/docs/chapter3/3.3 Decoder-Only.md
new file mode 100644
index 0000000..90f7f49
--- /dev/null
+++ b/docs/chapter3/3.3 Decoder-Only.md	
@@ -0,0 +1,22 @@
+# 3.3 Decoder-Only PLM
+
+在前两节中，我们分别讲解了由 Transformer 发展而来的两种模型架构——以 BERT 为代表的 Encoder-Only 模型和以 T5 为代表的 Encoder-Decoder 模型。那么，很自然可以想见，除了上述两种架构，还可以有一种模型架构——Decoder-Only，即只使用 Decoder 堆叠而成的模型。
+
+事实上，Decoder-Only 就是目前大火的 LLM 的基础架构，目前所有的 LLM 基本都是 Decoder-Only 模型（RWKV、Mamba 等非 Transformer 架构除外）。而引发 LLM 热潮的 ChatGPT，正是 Decoder-Only 系列的代表模型 GPT 系列模型的大成之作。而目前作为开源 LLM 基本架构的 LLaMA 模型，也正是在 GPT 的模型架构基础上优化发展而来。因此，在本节中，我们不但会详细分析 Decoder-Only 代表模型 GPT 的原理、架构和特点，还会深入到目前的主流开源 LLM，分析它们的结构、特点，结合之前对 Transformer 系列其他模型的分析，帮助大家深入理解当下被寄予厚望、被认为是 AGI 必经之路的 LLM 是如何一步步从传统 PLM 中发展而来的。
+
+首先，让我们学习打开 LLM 世界大门的代表模型——由 OpenAI 发布的 GPT。
+
+## 3.3.1 GPT
+
+GPT，即 Generative Pre-Training Language Model，是由 OpenAI 团队于 2018年发布的预训练语言模型。虽然学界普遍认可 BERT 作为预训练语言模型时代的代表，但首先明确提出预训练-微调思想的模型其实是 GPT。GPT 提出了通用预训练的概念，也就是在海量无监督语料上预训练，进而在每个特定任务上进行微调，从而实现这些任务的巨大收益。虽然在发布之初，由于性能略输于不久后发布的 BERT，没能取得轰动性成果，也没能让 GPT 所使用的 Decoder-Only 架构成为学界研究的主流，但 OpenAI 团队坚定地选择了不断扩大预训练数据、增加模型参数，在 GPT 架构上不断优化，最终在 2020年发布的 GPT-3 成就了 LLM 时代的基础，并以 GPT-3 为基座模型的 ChatGPT 成功打开新时代的大门，成为 LLM 时代的最强竞争者也是目前的最大赢家。
+
+本节将以 GPT 为例，分别从模型架构、预训练任务、GPT 系列模型的发展历程等三个方面深入分析 GPT 及其代表的 Decoder-Only 模型，并进一步引出当前的主流 LLM 架构——LLaMA。
+
+### 3.3.2 模型架构——Decoder Only
+
+![](./figures/3-0.png)
+
+
+**参考资料**
+
+1. [Improving Language Understanding by Generative Pre-Training](https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf)
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/chapter3/figures/3-0.png b/docs/chapter3/figures/3-0.png
new file mode 100644
index 0000000..ac74044
Binary files /dev/null and b/docs/chapter3/figures/3-0.png differ