编码器和解码器风格的Transformer架构

编码器和解码器风格的Transformer架构

编码器和解码器风格的Transformer的区别

• 编码器风格（Encoder-only）
  主要用于理解任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。典型代表是BERT。只包含编码器堆叠结构，输入序列经过多层编码器后输出特征表示。

• 解码器风格（Decoder-only）
  主要用于生成任务，如文本生成、自动补全等。典型代表是GPT。只包含解码器堆叠结构，通常采用自回归方式生成下一个词。

• 编码器-解码器风格（Encoder-Decoder）
  适用于序列到序列任务，如机器翻译、摘要生成等。典型代表是原始Transformer和T5。编码器处理输入序列，解码器根据编码器输出生成目标序列。

原始的Transformer

原始的Transformer架构由编码器和解码器两部分组成。编码器负责处理输入序列，提取特征；解码器根据编码器的输出生成目标序列。每个编码器和解码器层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。编码器和解码器之间通过注意力机制进行信息交互。该架构完全基于注意力机制，无需循环或卷积结构。

编码器

编码器（Encoder）是Transformer架构中的一部分，主要用于理解和表征输入序列的信息。其核心作用是将原始输入（如文本序列）通过多层堆叠的自注意力机制和前馈神经网络，逐步提取出丰富的上下文特征表示。这些特征可用于下游的分类、序列标注等理解类任务。

常见的编码器风格Transformer模型有BERT、RoBERTa、ALBERT等。以BERT为例，它采用了多层编码器堆叠结构，输入经过分词、嵌入和位置编码后，依次通过每一层编码器，最终输出每个位置的上下文相关表示。BERT通过双向自注意力机制，能够同时捕捉序列中任意两个位置之间的依赖关系，因此在各种NLP理解任务中表现优异。

解码器

解码器（Decoder）主要用于生成任务，如文本生成、自动补全等。其结构由多层堆叠的掩码多头自注意力、编码器-解码器注意力（在Encoder-Decoder结构中）和前馈神经网络组成。解码器的自注意力层采用掩蔽（masking）机制，确保每个位置只能关注当前位置及其之前的位置，防止信息泄露（即未来信息泄漏），实现自回归生成。

掩码多头自注意力的作用是保证生成时每一步只能基于已生成的内容进行预测。编码器-解码器注意力则允许解码器在生成目标序列时，参考编码器输出的上下文信息。

以GPT为例，GPT是典型的解码器风格Transformer模型，仅包含解码器堆叠结构。GPT采用自回归生成方式，通过掩码自注意力机制逐步生成下一个词。其特点包括：

• 仅使用解码器结构，无编码器部分；
• 采用单向（从左到右）自注意力，保证生成的因果性；
• 适用于文本生成、对话系统、代码补全等生成类任务；
• 通过大规模无监督预训练，具备强大的生成能力和上下文建模能力。

编码器-解码器混合模型

编码器-解码器混合模型（Encoder-Decoder Hybrid Models）是指结合了编码器和解码器结构，或在单一模型中融合两者优势的模型。这类模型通常在结构上既包含编码器部分用于理解输入，又包含解码器部分用于生成输出，有时还会引入额外的机制（如多任务学习、共享参数等）以提升性能。

主要特点

• 结构灵活：可以根据任务需求灵活调整编码器和解码器的深度、参数共享方式等。
• 多任务能力：支持同时进行理解和生成任务，或在一个模型中处理多种任务。
• 信息交互丰富：编码器和解码器之间的信息流动可以设计得更复杂，如多层次交互、跨层连接等。
• 参数高效：部分混合模型通过参数共享或模块复用，提升模型效率，减少冗余。

应用例子

• T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：将所有NLP任务统一为文本到文本的格式，编码器负责理解输入，解码器负责生成输出，广泛应用于翻译、摘要、问答等任务。
• BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）：结合了BERT的编码器和GPT的解码器优势，适用于文本生成、纠错、摘要等任务。
• mBART：BART的多语言版本，支持多语言机器翻译和跨语言生成任务。
• Pegasus：专为文本摘要设计的编码器-解码器混合模型，通过特殊的预训练目标提升摘要能力。
• UNILM：通过统一的预训练目标，使模型既能做理解任务，也能做生成任务，实现编码器和解码器的混合。

这些混合模型在机器翻译、文本摘要、对话生成、多任务学习等领域表现出色，推动了NLP模型的统一和泛化能力提升。

当代Transformer模型

当代Transformer模型在结构和应用上不断演进，呈现出以下主要特点：

• 规模更大：参数量和训练数据规模大幅提升，模型能力显著增强（如GPT-4、PaLM、LLaMA等）。
• 预训练-微调范式：先在大规模无监督数据上预训练，再针对具体任务微调，提升泛化能力。
• 多模态融合：支持文本、图像、音频等多种模态输入（如CLIP、Flamingo、GPT-4V）。
• 高效推理与训练：采用稀疏注意力、模型剪枝、知识蒸馏等技术，提升效率和可扩展性。
• 统一任务格式：如T5、FLAN等，将多种任务统一为文本到文本格式，简化模型设计。
• 指令微调与对齐：通过指令微调（Instruction Tuning）、人类反馈强化学习（RLHF）等方式提升模型对齐性和实用性。

纯编码器模型

• 代表模型：BERT、RoBERTa、ALBERT、DeBERTa、ERNIE等
• 应用场景：文本分类、情感分析、命名实体识别、阅读理解、句子对比、检索等理解类任务
• 特点：双向自注意力，擅长捕捉全局上下文，适合需要理解输入整体语义的任务

纯解码器模型

• 代表模型：GPT系列（GPT-2、GPT-3、GPT-4）、LLaMA、OPT、BLOOM等
• 应用场景：文本生成、对话系统、代码生成、自动补全、创意写作等生成类任务
• 特点：自回归生成，单向注意力，强大的生成和上下文建模能力

编码器-解码器混合模型

• 代表模型：Transformer（原始）、T5、BART、mBART、Pegasus、UNILM等
• 应用场景：机器翻译、文本摘要、问答、对话生成、多任务学习等序列到序列任务
• 特点：编码器负责理解输入，解码器负责生成输出，结构灵活，适合输入输出均为序列的任务

总体来看，纯编码器模型侧重理解，纯解码器模型侧重生成，编码器-解码器混合模型则兼顾理解与生成，适用于更广泛的NLP任务。随着模型能力提升，三类结构的界限也在逐渐模糊，出现了更多统一和多功能的Transformer模型。