本文深入解析了Transformer的三大经典架构：Encoder-only、Encoder-Decoder和Decoder-only。Encoder-only适用于理解类任务，如分类和NER，但生成能力弱；Encoder-Decoder擅长有条件生成任务，如翻译和摘要，但计算成本高；Decoder-only在文本生成任务中表现优异，生成高效连贯，但缺乏全局上下文理解能力。

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在自然语言处理（NLP）领域，Transformer 框架的问世标志着深度学习架构的一次革命。从 BERT 到 GPT，这些基于 Transformer 的大模型已经成为推动 AI 技术进步的核心引擎。本文将梳理 Transformer 的三种经典架构（Encoder-only、Encoder-Decoder、Decoder-only），帮助大家深入理解其设计理念与应用场景。

Encoder-only 架构

Encoder-Decoder 架构

Decoder-only 架构

本文梳理每种架构的核心实现，帮助大家对大模型底层架构有更深入的理解。

Encoder-only 架构

Encoder-only架构

Encoder-only 架构仅选取了 Transformer 中的编码器（Encoder）部分，主要包含以下三个模块：

📥 输入编码

主要包含分词、向量化、添加位置信息。

🔍 特征编码

由多个相同的编码模块堆叠而成，每个编码模块内部包含：

• • 自注意力机制
• • 全连接前馈模块

🎯 任务处理

任务处理模块根据具体任务设计，例如：

• • 分类任务 → 引入专门的分类层
• • 其他任务 → 对应定制化输出层

⚖️ 优缺点

✅ 优势

双向注意力机制使每个Token能感知整个输入序列的上下文信息，
因此在需要自然语言理解的任务中表现突出，例如：

• • 文本分类（如情感分析、主题分类）
• • 命名实体识别（NER）
• • 阅读理解 / 问答匹配

❌ 局限

在生成式任务（如文本摘要、翻译）中表现较弱，主要体现在两个方点：

• • 计算成本高：Encoder 不缓存中间状态，每生成一个新 Token，
  都需要将原始输入与已生成序列重新打包，从头完整计算一遍注意力，
  随序列增长开销显著上升。
• • 生成连贯性差：双向注意力机制在生成时会让已生成的 Token
  尝试关注尚未生成的"未来"位置，破坏了生成任务所需的
  从左到右的因果顺序，导致输出文本前后缺乏连贯性。

Encoder-Decoder 架构

Encoder-Decoder架构

Encoder-Decoder 架构结合了 Transformer 中的**编码器（Encoder）与解码器（Decoder）**部分，主要包含以下模块：

📥 输入编码

与 Encoder-only 架构类似，输入首先经过分词、向量化，并添加位置信息。

🔍 特征编码（Encoder 部分）

由多个相同的编码模块堆叠而成，每个编码模块内部包含：

• • 自注意力机制：用于捕捉输入序列的全局依赖关系。
• • 全连接前馈模块：对特征进行非线性变换。

🔄 解码（Decoder 部分）

解码器通过多层解码模块逐步生成目标序列，每个解码模块内部包含：

• • 掩码自注意力机制：在生成目标序列时，确保解码器仅能关注当前及之前生成的 Token（实现因果注意力）。
• • 交叉注意力机制：解码器通过注意力机制与编码器生成的上下文表示交互，理解输入序列的全局信息。
• • 全连接前馈模块：用于对解码后的特征进行进一步处理。

🎯 任务处理

任务处理模块根据具体任务设计，例如：

• • 机器翻译：将源语言序列编码为上下文表示，再解码为目标语言序列。
• • 文本摘要：将长文本编码为紧凑的上下文表示，再解码为摘要。

⚖️ 优缺点

✅ 优势

Encoder-Decoder 架构在各种复杂的有条件生成任务中表现出色，原因包括：

• • 双向上下文理解：编码器通过双向注意力机制，捕捉输入序列的全局信息。
• • 因果生成能力：解码器通过掩码自注意力机制，确保生成序列遵循从左到右的时间顺序。
• • 灵活性强：适用于多种需要输入输出序列对齐的任务，例如：

• • 机器翻译
• • 文本摘要
• • 图像描述生成

❌ 局限

尽管 Encoder-Decoder 架构功能强大，但也有一些局限性：

• • 计算成本高：需要同时计算编码器和解码器的注意力机制，计算开销较大。
• • 训练复杂性：需要处理输入和输出序列的对齐问题，训练过程相对复杂。

Decoder-only 架构

Decoder-only架构

Decoder-only 架构仅选取了 Transformer 中的解码器（Decoder）部分，主要包含以下模块：

📥 输入编码

输入序列首先经过分词、向量化，并添加位置信息。

🔄 解码（Decoder 部分）

解码器由多个相同的解码模块堆叠而成，每个解码模块内部包含：

• • 掩码自注意力机制：确保解码器在生成目标序列时，仅能关注当前及之前生成的 Token，遵循从左到右的因果顺序。
• • 全连接前馈模块：对特征进行进一步线性变换和非线性处理。

🎯 任务处理

任务处理模块根据具体任务设计，例如：

• • 文本生成：直接生成目标序列，例如对话生成、文章续写。
• • 代码生成：生成代码片段或自动补全代码。
• • 语言建模：预测下一个 Token 的概率分布。

⚖️ 优缺点

✅ 优势

Decoder-only 架构在无条件文本生成任务中表现优异，原因包括：

• • 高效生成：可以逐步生成目标序列，每一步生成时只需关注已生成的部分，避免了重复计算。
• • 因果顺序：通过掩码自注意力机制，确保生成序列遵循从左到右的时间顺序，生成结果更连贯。
• • 专注生成：专门设计用于生成任务，适合大规模预训练后在多种生成任务上进行微调，例如：

• • 对话系统
• • 代码生成
• • 文章续写

❌ 局限

尽管 Decoder-only 架构在生成任务中表现突出，但也存在一些不足：

• • 缺乏全局上下文：由于采用单向注意力机制（从左到右），在处理需要全局语义理解的任务时表现欠佳，例如文本分类、阅读理解等。
• • 依赖上下文长度：生成时需要保存所有已生成的 Token 上下文，序列长度过长时可能导致内存开销较大。

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