Encoder-Decoder、Encoder-Only、Decoder-Only和Prefix-LM

以下是四种主要模型架构的详细中文解析：

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1. 编码器-解码器架构（Encoder-Decoder）

• 结构：包含编码器（处理输入）和解码器（生成输出）。
• 典型任务：序列到序列（seq2seq）任务，如机器翻译、文本摘要。
• 代表模型：T5、BART、原始Transformer。
• 工作原理：
  • 编码器：通过双向注意力（能看到全部上下文）将输入转换为稠密的语义表示（如向量）。
  • 解码器：基于编码器的输出和已生成的历史词，以自回归方式（逐个生成）预测下一个词。
• 特点：适合输入和输出长度可变的任务，但训练需同时优化编码器和解码器。

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2. 纯编码器架构（Encoder-Only）

• 结构：仅保留编码器，无解码器。
• 典型任务：需要深度理解输入的任务，如文本分类、命名实体识别（NER）、情感分析。
• 代表模型：BERT、RoBERTa。
• 工作原理：
  • 预训练目标：通常为掩码语言建模（Masked Language Modeling，MLM），随机遮盖输入词并预测。
  • 微调：输出输入序列的上下文表示（如[CLS]标签），用于分类或序列标注。
• 特点：无法直接生成文本，但擅长提取语义特征。

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3. 纯解码器架构（Decoder-Only）

• 结构：仅保留解码器，无编码器。
• 典型任务：自回归文本生成，如故事创作、代码补全、问答。
• 代表模型：GPT系列、LLaMA、PaLM。
• 工作原理：
  • 输入和输出合并为单一序列，通过因果注意力（Causal Attention）确保生成时仅能看到左侧上下文（避免信息泄露）。
  • 自回归生成：逐词预测，每一步依赖已生成的词。
• 特点：生成能力强，但对长输入的处理可能受限（需缓存历史状态）。

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4. 前缀语言模型（Prefix-LM）

• 结构：解码器的变体，支持部分双向注意力。
• 典型任务：需在固定前缀（如提示）基础上生成的任务，例如对话、受限文本生成。
• 代表模型：UniLM、ChatGLM。
• 工作原理：
  • 前缀部分：允许双向注意力，像编码器一样充分理解输入前缀（如用户的问题）。
  • 生成部分：切换到因果注意力，像解码器一样自回归生成后续内容。
• 特点：结合编码器和解码器的优势，灵活处理“理解+生成”混合任务。

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核心对比表

| 架构 | 核心组件 | 注意力机制 | 典型应用 | |——————–|——————–|———————————–|———————————-| | 编码器-解码器 | 编码器 + 解码器 | 编码器：双向
解码器：因果 | 翻译、摘要 | | 纯编码器 | 仅编码器 | 双向（全局上下文） | 分类、NER、问答匹配 | | 纯解码器 | 仅解码器 | 因果（仅左侧上下文） | 创作、补全、开放式生成 | | 前缀语言模型 | 改进的解码器 | 前缀：双向
生成：因果 | 对话、提示引导生成 |

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总结：如何选择架构？

• 需要同时理解输入并生成输出 ➜ 编码器-解码器（如翻译）。
• 仅需理解输入，无需生成 ➜ 纯编码器（如情感分析）。
• 开放式生成任务 ➜ 纯解码器（如GPT写文章）。
• 输入包含固定前缀+生成需求 ➜ 前缀语言模型（如ChatGPT对话）。

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附加说明

• 训练成本：编码器-解码器通常参数量更大，训练更复杂；纯解码器更易扩展（如GPT-4）。
• 灵活性：前缀语言模型通过动态划分前缀和生成部分，可适配多种任务，但实现复杂度较高。