仅解码器与编码器-解码器Transformer架构对比 | AI生成和翻译
仅解码器与编码器-解码器 Transformer 的核心差异
Transformer 是广泛应用于自然语言处理及其他领域的神经网络架构。原始 Transformer（发表于 2017 年论文《Attention is All You Need》）采用编码器-解码器结构，而现代大语言模型（如 GPT）通常采用仅解码器设计。这种转变源于仅解码器模型在自回归任务（如文本生成）中的简洁性和高效性。下面我将解析主要区别。
核心架构差异
- 编码器-解码器：
- 包含对称双栈结构：编码器（通过自注意力并行处理整个输入序列，捕获双向上下文）和解码器（通过带因果掩码的自注意力及对编码器输出的交叉注意力，以自回归方式生成输出）。
- 最适合序列到序列任务，其中输入输出明显不同（如机器翻译：英语→法语）。
- 在输入中处理双向上下文，但在输出中仅处理单向（从左到右）上下文。
- 仅解码器：
- 仅使用解码器组件，通过因果掩码修改自注意力（每个标记只能关注先前标记，防止“窥视”未来标记）。
- 将整个序列（输入+输出）视为单一流进行自回归预测（如语言建模中的下一标记预测）。
- 适用于生成式任务，如聊天机器人、故事续写或代码生成，模型基于先前上下文逐标记预测。
对比表格
| 对比维度 | 仅解码器 Transformer | 编码器-解码器 Transformer |
|---|---|---|
| 组件构成 | 单层解码器堆栈（自注意力+因果掩码）。 | 双栈结构：编码器（双向自注意力）+解码器（自注意力、因果掩码、交叉注意力）。 |
| 注意力类型 | 仅掩码自注意力（单向）。 | 自注意力（编码器双向）、掩码自注意力（解码器）、交叉注意力（解码器关注编码器输出）。 |
| 输入输出处理 | 输入输出作为单一序列；自回归生成。 | 分离的输入（编码）和输出（解码）序列；支持并行编码。 |
| 复杂度 | 更简单：参数更少，易于扩展并在海量无标注数据上训练。 | 更复杂：参数量更高，需要配对输入输出数据训练。 |
| 训练目标 | 通常为下一标记预测（因果语言建模）。 | 常使用教师强制策略，基于输出序列的交叉熵损失。 |
| 优势 | 擅长开放域生成；扩展性强（如 GPT-3/4）。长上下文建模效率高。 | 更适合结构清晰的任务（如摘要、翻译）。支持非自回归解码。 |
| 劣势 | 双向上下文受限（无法一次性“看到”完整输入）；对需要显式输入编码的任务较难处理。 | 计算成本更高；纯生成式预训练灵活性较低。 |
| 典型模型 | GPT 系列、LLaMA、PaLM。 | T5、BART、原始翻译用 Transformer。 |
为何更青睐仅解码器？
仅解码器模型因易于在海量文本数据上预训练（仅需预测下一个词）并微调至多样下游任务而广受欢迎。这种“一模型通吃”的方式相比更专精的编码器-解码器简化了开发流程。然而，编码器-解码器在需要强输入输出对齐的场景（如条件生成）中表现更优。
如果您正在具体实践或有特定用例，欢迎交流以获得更针对性的建议！
参考文献
- 《Attention is All You Need》（原始 Transformer 论文）
- 《Language Models are Few-Shot Learners》（GPT-3，仅解码器范例）
- 《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》（T5，编码器-解码器范例）