Transformer的编码器和解码器

整体架构概览

Transformer由编码器栈（Encoder Stack）和解码器栈（Decoder Stack）组成：

• 编码器：理解输入序列的双向上下文
• 解码器：基于编码器的理解，自回归地生成输出序列

结构对比

1. Encoder（编码器）

核心组件（按顺序）：

Input Embedding + Positional Encoding ↓ Multi-Head Self-Attention（自注意力） ↓ Add & Norm ↓ Feed-Forward Network ↓ Add & Norm

关键特点：

• 双向注意力：每个位置可以看到整个输入序列的所有token
• 并行计算：所有位置可以同时处理
• 无mask：注意力矩阵是完全可见的

2. Decoder（解码器）

核心组件（按顺序）：

Output Embedding + Positional Encoding ↓ Masked Multi-Head Self-Attention（掩码自注意力） ↓ Add & Norm ↓ Multi-Head Cross-Attention（交叉注意力）← 连接Encoder输出 ↓ Add & Norm ↓ Feed-Forward Network ↓ Add & Norm

关键特点：

• 单向注意力：使用causal mask，每个位置只能看到之前的token
• 串行生成：必须逐个token生成（自回归）
• Cross-Attention：额外的注意力层连接编码器信息

核心区别详解

区别1：注意力机制的可见范围

Encoder的Self-Attention（无mask）：

# 注意力矩阵（3个token示例） # 每个位置都能看到所有位置 [[✓, ✓, ✓], # token 0 看到 0,1,2 [✓, ✓, ✓], # token 1 看到 0,1,2 [✓, ✓, ✓]] # token 2 看到 0,1,2

Decoder的Masked Self-Attention：

# 使用下三角mask [[✓, ✗, ✗], # token 0 只看到 0 [✓, ✓, ✗], # token 1 只看到 0,1 [✓, ✓, ✓]] # token 2 只看到 0,1,2

为什么这样设计？

• Encoder：理解阶段，需要全局信息（比如翻译"bank"需要看整个句子判断是"银行"还是"河岸"）
• Decoder：生成阶段，不能"偷看"未来的词，否则训练时会作弊

区别2：Cross-Attention（Decoder独有）

这是Decoder最关键的组件：

# Cross-Attention的计算 Q = Decoder当前层的输出 # Query来自解码器 K, V = Encoder最后一层的输出 # Key和Value来自编码器 Attention(Q, K, V) = softmax(Q·K^T / √d_k) · V

具体例子（机器翻译）：

Encoder输入: "I love cats" Encoder输出: [h_I, h_love, h_cats] # 编码后的表示 Decoder生成 "我" 时: Q_我 = 当前解码状态 K, V = [h_I, h_love, h_cats] → 注意力权重可能是 [0.8, 0.1, 0.1] # 主要关注"I"

为什么需要Cross-Attention？

• 连接源序列和目标序列
• 让解码器在生成每个词时，动态地"查阅"输入信息
• 这就是Seq2Seq任务的核心：从源语言映射到目标语言

区别3：计算方式

联系与协作

1. 信息流动路径

输入序列 → Encoder Stack（6层） → 最终表示 [h1, h2, ..., hn] → 送入Decoder的每一层的Cross-Attention → 指导输出序列的生成

2. 共享的设计模式

两者都使用：

• Multi-Head Attention：多头注意力机制
• 残差连接 + Layer Norm：Add & Norm
• Position-wise FFN：相同的前馈网络结构
• Positional Encoding：位置信息编码

3. 为什么要分开设计？

场景类比：

• Encoder= 理解材料的学生
  • 可以反复阅读，前后对照理解
  • 目标：形成完整的知识表示
• Decoder= 答题的学生
  • 不能先看答案
  • 可以参考理解的材料（Cross-Attention）
  • 必须逐步写出答案

实际例子：机器翻译

输入："The cat sat on the mat"
输出："猫坐在垫子上"

Encoder阶段：

# 所有词同时处理，建立上下文理解 h_The = Attention(The, [The, cat, sat, on, the, mat]) h_cat = Attention(cat, [The, cat, sat, on, the, mat]) # ... 每个词都能看到全句

Decoder阶段：

# 生成"猫"时 Q_猫 = f([<BOS>]) # 只基于开始符 Cross-Attn([<BOS>], [h_The, h_cat, ...]) # 查询Encoder，关注"The cat" # 生成"坐"时 Q_坐 = f([<BOS>, 猫]) # 基于已生成的"猫" Cross-Attn([<BOS>, 猫], [h_The, h_cat, ...]) # 关注"sat"

现代变体

值得注意的是：

1. Encoder-only模型（BERT, ViT）

   • 只用编码器
   • 适合理解任务（分类、检测）
   • 双向上下文

2. Decoder-only模型（GPT, LLaMA）

   • 只用解码器
   • 用Causal Mask模拟单向
   • 简化架构，扩展性更好
   • 去掉Cross-Attention，因为没有独立的编码器

3. Encoder-Decoder模型（T5, BART）

   • 保留完整结构
   • 适合Seq2Seq任务

总结对比表

核心联系：Decoder通过Cross-Attention桥梁，将Encoder的理解能力转化为生成能力。

我来系统地帮你梳理三种Transformer架构的任务分布和设计理念。

架构核心特性对比

一、Encoder-only 架构

设计理念

• 目标：深度理解输入，建立全局表示
• 特点：每个token都能"看到"整个序列的上下文
• 输出：固定维度的向量表示（用于分类/检索）

核心优势

1. 双向建模能力强：同时利用前后文信息
2. 并行效率高：一次前向传播处理整个序列
3. 表示质量高：适合需要深度语义理解的任务

适合的任务类型

1. 文本分类任务

• 情感分析："这部电影真棒" → 正面情感
• 新闻分类：文章 → 体育/科技/财经
• 意图识别："帮我订张机票" → 预订意图

为什么适合？

• 需要理解全文语义，不需要生成
• 双向上下文帮助消歧义

代表模型：BERT, RoBERTa, ALBERT

# 典型实现 class TextClassifier(nn.Module): def __init__(self): self.encoder = BertModel.from_pretrained('bert-base') self.classifier = nn.Linear(768, num_classes) def forward(self, input_ids): # 获取[CLS] token的表示 outputs = self.encoder(input_ids) cls_embedding = outputs.last_hidden_state[:, 0, :] # [CLS]位置 logits = self.classifier(cls_embedding) return logits

2. 序列标注任务

• 命名实体识别（NER）："苹果公司在加州" → [苹果-ORG, 加州-LOC]
• 词性标注（POS）：每个词标注名词/动词/形容词
• 语义角色标注：识别"谁对谁做了什么"

为什么适合？

• 需要为序列中每个位置输出标签
• 双向信息帮助准确判断（比如"苹果"需要看后文"公司"才知道是组织）

代表模型：BERT-NER, BioBERT

# 输入输出示例 输入: "张三在北京大学学习" BERT输出: [h_张, h_三, h_在, h_北, h_京, h_大, h_学, h_学, h_习] Token分类: [B-PER, I-PER, O, B-ORG, I-ORG, I-ORG, I-ORG, O, O]

3. 问答任务（抽取式）

• 机器阅读理解：给定文章+问题，抽取答案片段
• FAQ匹配：问题匹配到知识库中的答案

典型任务：SQuAD数据集

文章: "特斯拉由埃隆·马斯克于2003年创立..." 问题: "特斯拉的创始人是谁？" 答案: "埃隆·马斯克"（从文章中抽取）

为什么适合？

• 不需要生成新内容，只需定位答案位置
• 需要同时理解问题和文章的语义

代表模型：BERT-QA, ELECTRA

4. 语义相似度/检索任务

• 文本匹配：判断两个句子是否语义相同
• 语义检索：找到与查询最相关的文档
• 重复问题检测：识别相似问题

应用场景：

• 搜索引擎：query与document的匹配
• 推荐系统：用户兴趣与内容的匹配

代表模型：Sentence-BERT, SimCSE, DPR

# 双塔模型 query_emb = encoder(query) # [768] doc_emb = encoder(document) # [768] similarity = cosine_sim(query_emb, doc_emb)

5. 计算机视觉任务（Vision Transformer）

• 图像分类：ImageNet分类
• 目标检测：DETR
• 图像分割：SegFormer

为什么Encoder适合CV？

• 图像patch之间没有时序依赖
• 需要全局感受野理解图像

代表模型：ViT, Swin Transformer, DeiT

二、Decoder-only 架构

设计理念

• 目标：自回归生成序列
• 特点：Causal Mask，只能看到前文
• 输出：下一个token的概率分布

核心优势

1. 架构简单：去掉Cross-Attention，易于扩展
2. 统一框架：所有任务都变成"续写"
3. 训练稳定：单一优化目标（语言建模）

适合的任务类型

1. 文本生成任务

• 故事/文章生成：给定开头，续写内容
• 代码生成：根据注释生成代码
• 对话生成：聊天机器人回复

典型例子：

输入: "从前有座山，山里有座庙，" 输出: "庙里有个老和尚在讲故事..."

为什么适合？

• 生成任务本质就是自回归预测
• Causal Mask防止"偷看"未来

代表模型：GPT-3/4, LLaMA, PaLM, Claude

2. Zero-shot/Few-shot学习

• 指令跟随："用莎士比亚风格写诗"
• 情境学习：给几个示例就能完成新任务

GPT的惊人能力：

Prompt: "翻译成英文： 苹果 -> Apple 香蕉 -> Banana 橙子 ->" 输出: "Orange"

为什么Decoder-only强大？

• 预训练时见过海量文本模式
• 可以通过prompt调用不同能力

代表模型：GPT-3.5, GPT-4, Llama-2/3

3. 条件生成任务

虽然Decoder-only没有Cross-Attention，但可以通过Prompt实现条件生成：

• 摘要生成：

"Summarize: [长文本] Summary:"

• 翻译：

"Translate to English: 中文：你好 English: Hello 中文：再见 English:"

• 问答：

"Context: [文章] Question: [问题] Answer:"

关键思想：把条件信息放在prompt里，用Causal Attention统一处理

4. 代码生成/补全

• GitHub Copilot：根据注释和上下文生成代码
• 代码补全：光标后续代码预测

例子：

# 计算斐波那契数列 def fibonacci(n): # GPT生成↓ if n <= 1: return n return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

代表模型：Codex, Code Llama, StarCoder

5. 多模态生成（扩展）

现代Decoder-only可以处理多模态：

• 图像生成文本：图像→文本描述（通过视觉encoder提取特征作为prefix）
• 文本生成图像：DALL-E（自回归生成image tokens）

代表模型：LLaVA, GPT-4V, Flamingo

三、Encoder-Decoder 架构

设计理念

• 目标：序列到序列的转换
• 特点：源序列和目标序列不同空间
• 输出：通过Cross-Attention连接两者

核心优势

1. 显式建模源-目标映射：Cross-Attention专门负责对齐
2. 灵活处理不同长度：输入输出长度可以差异很大
3. 适合结构化转换：明确的"理解→生成"流程

适合的任务类型

1. 机器翻译

这是Encoder-Decoder的经典应用

源语言（Encoder）: "I love natural language processing" ↓ Cross-Attention连接 目标语言（Decoder）: "我 爱 自然 语言 处理"

为什么需要Encoder-Decoder？

• 源语言和目标语言是不同的语言空间
• 需要对齐机制：生成"我"时重点关注"I"
• 长度差异大：中文4个词，英文5个词

代表模型：Transformer原论文, mBART, NLLB

Cross-Attention的作用：

生成"爱"时: Query = Decoder状态（已生成"我"） Key, Value = Encoder输出 [h_I, h_love, h_NLP, ...] → 注意力权重: [0.1, 0.7, 0.1, 0.1] # 聚焦"love"

2. 文本摘要

• 抽象式摘要：生成新的概括性句子（不是简单抽取）

输入文章（500词）→ Encoder理解 ↓ 输出摘要（50词）→ Decoder生成

为什么适合？

• 输入输出长度差异极大（10:1压缩比）
• 需要"理解+重组"而非简单复制

代表模型：BART, PEGASUS, T5

3. 语法纠错/改写

• 语法修正："I has a cat" → "I have a cat"
• 文本润色：口语化 → 正式书面语
• 风格迁移：现代文 → 古文

例子：

输入: "这个东西挺好的哈哈哈" 输出: "该产品质量优良，表现出色"

为什么需要Encoder-Decoder？

• 不是简单替换，需要理解语义后重组
• 输入输出可能长度变化

代表模型：T5-GEC, GECToR（混合架构）

4. 问答任务（生成式）

• 开放域问答：不限于抽取原文，可以生成新答案

输入: "问题：地球为什么是圆的？ 文档：[相关知识]" 输出: "因为引力使得大质量天体趋向于球形..."

vs Encoder-only问答：

• Encoder-only：只能抽取原文片段
• Encoder-Decoder：可以综合多处信息生成新答案

代表模型：T5-QA, FiD (Fusion-in-Decoder)

5. 多任务统一框架

T5的"Text-to-Text"理念：把所有NLP任务都变成文本转换

翻译: "translate English to German: Hello" → "Hallo" 摘要: "summarize: [长文本]" → [摘要] 分类: "sentiment: This movie sucks" → "negative" 问答: "question: Who is the CEO? context: [文章]" → "John Doe"

优势：

• 统一训练框架
• 任务间知识共享
• 新任务零样本迁移

代表模型：T5, UL2, Flan-T5

6. 序列标注（生成式）

传统用Encoder做token分类，但也可以用Encoder-Decoder生成标签序列：

输入: "张三在北京大学学习" 输出: "B-PER I-PER O B-ORG I-ORG I-ORG I-ORG O O"

优势：可以生成更复杂的结构化输出

架构选择的决策树

你的任务是什么？ │ ├─ 只需要理解/分类，不需要生成？ │ → Encoder-only (BERT系) │ 适合：分类、NER、QA抽取、检索 │ ├─ 需要生成文本，且输入输出在"同一空间"？ │ → Decoder-only (GPT系) │ 适合：续写、对话、代码生成、指令跟随 │ └─ 需要"不同空间"的序列转换？ → Encoder-Decoder (T5系) 适合：翻译、摘要、改写、结构化转换

现代趋势：Decoder-only的崛起

为什么GPT模型越来越流行？

1. 架构简洁：

   • 去掉Cross-Attention，减少复杂度
   • 易于扩展到百亿/千亿参数

2. 统一范式：

   • 所有任务用prompt统一成"文本续写"
   • 不需要任务特定的架构修改

3. 涌现能力：

   • 参数量到达临界点后，出现zero-shot推理、思维链等能力
   • Instruction tuning后可以替代大部分NLP任务

4. 训练效率：

   • 只需要无标注文本（语言建模）
   • 数据规模可以无限扩大

具体例子对比

场景：中译英

Encoder-Decoder方式（T5）：

输入: "translate Chinese to English: 我爱你" Encoder处理: 理解"我爱你"的语义 Decoder生成: "I" → "love" → "you" Cross-Attention: 生成每个词时查询源语言对应位置

Decoder-only方式（GPT）：

输入prompt: "Translate to English: 中文：你好 English: Hello 中文：我爱你 English:" 模型续写: " I love you"

区别：

• T5有专门的注意力机制处理翻译对齐
• GPT通过in-context learning模拟翻译能力
• T5在专门微调后翻译质量更高
• GPT更灵活，可以zero-shot翻译多种语言

总结表格

图例：

• ✅ 非常适合
• ⚠️ 可以但非最优
• ❌ 不适合/不能做

实际应用建议

你在做算法工程师面试准备，可以这样理解：

1. 传统NLP任务（分类、NER、检索）：

   • 答：用BERT系Encoder-only
   • 理由：双向建模+并行效率高

2. 生成任务（对话、写作、代码）：

   • 答：用GPT系Decoder-only
   • 理由：自回归生成+大模型涌现能力

3. Seq2Seq任务（翻译、摘要）：

   • 专业场景：用T5系Encoder-Decoder
   • 通用场景：用GPT-4等大模型（更方便）

4. 工业实践：

   • 资源有限：小模型+任务特定架构（BERT-NER）
   • 资源充足：大模型+prompt工程（GPT-4）

你对哪个架构的具体实现细节更感兴趣？比如Cross-Attention的梯度流动，或者GPT如何通过prompt统一不同任务？