从编码到解码：Transformer Decoder only与Encoder only架构深度解析

2026年1月8日 互联网

从编码到解码：Transformer Decoder only与Encoder only架构深度解析

Transformer模型自2017年提出以来，已成为自然语言处理（NLP）领域的核心架构。其标准结构包含Encoder和Decoder两部分，分别负责输入序列的编码与目标序列的生成。然而，随着任务需求的多样化，Decoder only（如GPT系列）和Encoder only（如BERT）架构逐渐成为独立的研究方向。本文将从技术原理、应用场景、实现细节及优化策略四个维度，系统对比这两种架构的异同。

一、架构设计：从全连接到单向/双向注意力

1.1 Encoder only架构：双向上下文建模

Encoder only架构（如BERT）的核心是双向自注意力机制。其输入层接收分词后的序列，通过多层Transformer Encoder堆叠，捕捉每个token与序列中所有其他token的关联。例如，在句子”The cat sat on the mat”中，Encoder会同时建模”cat”与”mat”、”sat”的语义关系。

关键组件：

  • 多头注意力：并行计算多个注意力头，捕捉不同维度的语义关联。
  • 残差连接与层归一化：缓解深层网络梯度消失问题。
  • 前馈神经网络：对每个位置的表示进行非线性变换。

代码示例（简化版Encoder层）：

  1. import torch
  2. import torch.nn as nn
  4. class EncoderLayer(nn.Module):
  5.     def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward):
  6.         super().__init__()
  7.         self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead)
  8.         self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward)
  9.         self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model)
  10.         self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
  11.         self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
  13.     def forward(self, src, src_mask=None):
  14.         # 自注意力计算
  15.         src2, attn_weights = self.self_attn(src, src, src, attn_mask=src_mask)
  16.         src = src + self.norm1(src2)
  17.         # 前馈网络
  18.         src2 = self.linear2(torch.relu(self.linear1(src)))
  19.         src = src + self.norm2(src2)
  20.         return src

1.2 Decoder only架构：单向生成与自回归

Decoder only架构（如GPT）采用单向自注意力机制，每个token的生成仅依赖于已生成的token。例如，生成句子时，第t步的输出仅基于前t-1个token。这种设计天然适配生成任务，但牺牲了双向上下文建模能力。

关键组件：

  • 因果掩码（Causal Mask）：确保注意力计算仅关注左侧token。
  • 交叉注意力（可选）：在Seq2Seq任务中，Decoder可结合Encoder的输出（如T5模型）。

代码示例（简化版Decoder层）：

  1. class DecoderLayer(nn.Module):
  2.     def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward):
  3.         super().__init__()
  4.         self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead)
  5.         self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward)
  6.         self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model)
  7.         self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
  8.         self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
  10.     def forward(self, tgt, memory=None, tgt_mask=None):
  11.         # 自注意力（带因果掩码）
  12.         tgt2, attn_weights = self.self_attn(tgt, tgt, tgt, attn_mask=tgt_mask)
  13.         tgt = tgt + self.norm1(tgt2)
  14.         # 可选：交叉注意力（若memory存在）
  15.         if memory is not None:
  16.             # 交叉注意力实现...
  17.             pass
  18.         # 前馈网络
  19.         tgt2 = self.linear2(torch.relu(self.linear1(tgt)))
  20.         tgt = tgt + self.norm2(tgt2)
  21.         return tgt

二、应用场景：理解与生成的分野

2.1 Encoder only的典型任务

  • 文本分类：如情感分析、新闻分类。Encoder可提取全局语义特征，通过池化层（如[CLS] token）输入分类头。
  • 语义匹配：如问答系统、信息检索。双向注意力能精准建模查询与文档的语义关联。
  • 命名实体识别（NER）：需结合上下文识别实体边界，双向建模是关键。

优化建议：

  • 使用更大的d_model（如1024）提升特征表达能力。
  • 引入任务特定的预训练目标（如SOP，Sentence Order Prediction）。

2.2 Decoder only的典型任务

  • 文本生成：如对话系统、故事续写。自回归特性支持逐字生成。
  • 代码补全：基于上下文预测后续代码片段。
  • 条件生成：通过控制向量（如风格、主题）引导生成内容。

优化建议：

  • 采用核采样（Top-k sampling）或温度系数平衡生成多样性与质量。
  • 引入重复惩罚机制避免生成重复片段。

三、性能对比与选型指南

3.1 训练效率

  • Encoder only：并行计算所有位置的注意力，训练速度更快。
  • Decoder only：自回归生成需串行计算，但可通过KV缓存优化推理速度（缓存已计算的键值对）。

3.2 模型规模与任务适配

  • 小规模模型（<1B参数）：Encoder only在理解任务上表现更优，如BERT-base。
  • 大规模模型（>10B参数）：Decoder only通过海量数据预训练，可覆盖生成与理解任务（如GPT-3的零样本能力）。

3.3 部署考量

  • 内存占用：Encoder only的注意力矩阵规模为O(n²)，长序列场景需优化（如稀疏注意力）。
  • 延迟敏感场景：Decoder only的推理延迟与生成长度成正比，需限制最大生成长度。

四、实践中的混合架构与变体

4.1 Encoder-Decoder混合架构

如T5、BART等模型，结合Encoder的双向建模与Decoder的生成能力，适配Seq2Seq任务（如翻译、摘要）。其训练需同时优化编码器与解码器的损失函数。

4.2 前缀解码器（Prefix-Decoder）

在Decoder的输入前添加可学习的前缀向量，模拟Encoder的上下文编码能力。此类架构（如Prefix-Tuning）可在不修改主模型的情况下适配下游任务。

五、总结与未来方向

Transformer Decoder only与Encoder only架构分别代表了生成与理解任务的极端设计。随着模型规模的扩大，两者的边界逐渐模糊（如GPT-3展现出的理解能力），但任务特定的优化仍需针对性架构。未来研究可探索：

  1. 高效注意力机制：降低O(n²)复杂度，支持更长序列。
  2. 统一架构：通过动态路由或模块化设计，实现单模型多任务适配。
  3. 轻量化技术：如量化、蒸馏，推动大模型在边缘设备落地。

对于开发者而言，选择架构时应优先考量任务类型（理解/生成）、数据规模与部署约束。例如，资源有限时，Encoder only更适合文本分类；追求生成多样性时，Decoder only是更优选择。

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