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。导航• Encoder-only 架构• 输入编码• 特征编码• 任务处理• ⚖️ 优缺点• Encoder-Decoder 架构• 输入编码• 特征编码Encoder 部分• 解码Decoder 部分• 任务处理• ⚖️ 优缺点• Decoder-only 架构• 输入编码• 解码Decoder 部分• 任务处理• ⚖️ 优缺点在自然语言处理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。假如你从2026年开始学大模型按这个步骤走准能稳步进阶。接下来告诉你一条最快的邪修路线3个月即可成为模型大师薪资直接起飞。阶段1:大模型基础阶段2:RAG应用开发工程阶段3:大模型Agent应用架构阶段4:大模型微调与私有化部署配套文档资源全套AI 大模型 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】配套文档资源全套AI 大模型 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】