Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder 区别

Decoder-Only、Encoder-Only 和 Encoder-Decoder 是三种常见的神经网络架构，主要用于自然语言处理（NLP）任务。它们在结构和应用上有显著的区别。

1. Decoder-Only 架构
描述： 仅包含解码器部分，没有编码器。
应用： 通常用于生成任务，如语言模型和对话系统。
代表模型： GPT（Generative Pre-trained Transformer）
特点：

• 自回归生成： 模型通过预测下一个单词来生成文本。
• 输入和输出共享同一套嵌入： 输入序列和生成的输出序列都被视为同一过程的一部分。
• 单向注意力机制： 只能看到之前的词，而不能看到后面的词（单向注意力）。 示例：在 GPT 模型中，输入序列 “The cat is on the” 会生成输出 “mat”。

2. Encoder-Only 架构
描述： 仅包含编码器部分，没有解码器。
应用： 通常用于理解任务，如文本分类和情感分析。
代表模型： BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
特点：

• 双向注意力机制： 能同时关注序列中的前后词语，从而获得更丰富的上下文信息。
• 适用于句子级别和文档级别的任务： 通过对整个输入序列进行编码来捕捉其含义。
• 掩码语言模型： 使用掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）进行训练，即随机遮掩输入序列中的一些词，并预测这些词。 示例：在 BERT 模型中，输入句子 “The cat is on the [MASK]” 可能会预测出 “[MASK]” 为 “mat”。

3. Encoder-Decoder 架构
描述： 同时包含编码器和解码器部分。
应用： 通常用于序列到序列（seq2seq）任务，如机器翻译和文本摘要。
代表模型： Transformer、T5
特点：

• 编码器： 将输入序列编码为固定长度的上下文向量。
• 解码器： 使用上下文向量生成输出序列。
• 双向和单向注意力机制： 编码器使用双向注意力，解码器使用单向注意力，但可以关注编码器输出的上下文信息。 示例：在 Transformer 模型中，输入序列 “The cat is on the mat” 用英文编码，然后解码器生成对应的法语翻译 “Le chat est sur le tapis”。

总结

• Decoder-Only： 主要用于生成任务，如文本生成。只使用解码器，具有单向注意力机制。
• Encoder-Only： 主要用于理解任务，如文本分类。只使用编码器，具有双向注意力机制。
• Encoder-Decoder： 主要用于序列到序列任务，如机器翻译。使用编码器和解码器，编码器有双向注意力，解码器有单向注意力。 这三种架构在设计和应用上各有侧重，选择哪种架构通常取决于具体的任务需求。