大模型架构选型：纯编码器、纯解码器与 Encoder-Decoder 区别-马育民老师

# 介绍

不是所有大模型都需要同时包含 **编码器** 和 **解码器**，大模型的架构主要分为 **纯编码器**、**纯解码器**、**编码器-解码器混合架构** 三类，不同架构的设计目标和能力边界截然不同。

# 区别

| 架构类型 | 代表模型 | 核心组件 | 上下文建模方式 | 核心能力 |
|----------|----------|----------|----------------|----------|
| **纯编码器** | BERT、RoBERTa、ALBERT、XLM-R | 仅 Transformer Encoder | 双向注意力（可同时看前后文） | 文本理解、语义编码、特征提取 |
| **纯解码器** | GPT、LLaMA、Claude、通义千问 | 仅 Transformer Decoder | 单向因果注意力（仅看前文） | 自回归生成、对话交互、指令遵循 |
| **编码器-解码器混合架构** | T5、BART、Encoder-Decoder GPT | Encoder + Decoder | Encoder 双向建模；Decoder 单向生成 | 理解+生成双重能力 |

# 各类架构的功能与适用场景

### 1. 纯编码器架构（无解码器）
- **核心设计**：
  基于 Transformer Encoder，通过**双向注意力机制**实现对文本的深度语义理解，预训练任务以 **掩码语言建模（MLM）** 为主。
  模型不具备“生成文本”的能力，输出是输入文本的**语义向量表示**，需搭配下游任务头（如分类器、序列标注器）完成具体任务。

- **能干什么**：
  - 文本理解类任务：文本分类、情感分析、命名实体识别（NER）、语义相似度计算、自然语言推理（NLI）。
  - 特征提取类任务：为检索系统、推荐系统提供文本的语义嵌入向量。
  - 辅助类任务：作为生成模型的“编码器模块”，为解码器提供高质量的语义输入（如混合架构中的 Encoder）。

- **不能干什么**：
  无法直接生成开放文本（如写文章、对话），必须依赖其他组件或架构改造。

### 2. 纯解码器架构（无编码器）
- **核心设计**：
  基于 Transformer Decoder，通过**因果掩码注意力机制**实现自回归生成（逐词预测下一个 token），预训练任务以 **语言建模（LM）** 为主，部分模型叠加 RLHF 对齐人类意图。
  模型无需额外任务头，可直接通过“提示词”驱动生成文本，支持零/少样本学习。

- **能干什么**：
  - 文本生成类任务：内容创作、代码生成、文本摘要、机器翻译（通过提示词引导）。
  - 对话交互类任务：多轮聊天、智能问答、虚拟助手。
  - 复杂指令类任务：逻辑推理、数据分析、文档总结。

- **不能干什么**：
  在需要“双向深度理解”的任务（如细粒度 NER、语义匹配）上，性能通常弱于纯编码器模型；长文本理解时易出现前文信息遗忘。

### 3. 编码器-解码器混合架构（同时有 Encoder + Decoder）
- **核心设计**：
  结合前两者的优势：Encoder 负责双向理解输入文本的语义，生成语义向量；Decoder 负责基于该向量，通过单向注意力生成目标文本。
  预训练任务通常为“文本重构”（如 BART 的“破坏-重构”任务、T5 的“文本到文本”任务）。

- **能干什么**：
  - 理解+生成的复合任务：机器翻译（输入源语言→输出目标语言）、文本摘要（输入长文档→输出摘要）、问答生成（输入问题→输出答案）、语法纠错。
  - 低资源场景任务：在训练数据较少的情况下，比纯解码器模型更稳定，因为 Encoder 提供了更精准的语义输入。

- **优势与不足**：
  - 优势：兼顾理解与生成能力，在特定生成任务上（如翻译、摘要）比纯解码器模型更精准。
  - 不足：参数量更大，训练和推理成本更高；通用对话能力弱于纯解码器大模型（如 GPT 系列）。

# 总结

1.  **仅需文本理解** → 选纯编码器模型（BERT/RoBERTa），性能强、效率高。
2.  **需文本生成/对话** → 选纯解码器模型（GPT/LLaMA/通义千问），灵活易用、支持零样本。
3.  **需兼顾理解与生成** → 选混合架构模型（T5/BART），适合翻译、摘要等定向生成任务。

原文出处：http://malaoshi.top/show_1GW2Y8HX97Kh.html