[AI笔记]-LLM中的3种架构:Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder

一、概述

架构	描述	特点	案例
Encoder-Only	仅包含编码器部分	这类模型主要专注输入数据中提取特征或上下文信息，通常不需要生成新内容、只需要理解输入的任务，如：分类(文本分类、情感分析等)、信息抽取、序列标注等。在这种架构中，所有的注意力机制和网络层都集中在编码输入数据上，其输出通常是关于输入的复杂语义表示。	谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4
Decoder-Only	也被称为生成式架构，仅包含解码器部分	这类模型主要关注如何给予给定的历史信息生成或预测输出、是语言模型中最为经典的建模方法。这类模型被广泛应用于文本生成任务，如语言模型、文本续写等，Decoder-only模型通过预测下一个最有可能的单词或字符来逐步构建输出序列，从而提高输出效率和准确性。	GPT系列、LLaMA、OPT、BLOOM等
Encoder-Decoder	也被称为序列到序列架构，同时包含编码器和解码器部分	这类模型结合了前两种模型的特点，能够处理更复杂的输入与输出任务。这种架构首先使用Encoder处理输入，捕捉必要的信息，然后利用Decoder生成相应的输出。模型既能理解复杂的输入数据，又能灵活的生成各种形式的输出数据，这类模型特别适用于机器翻译、文本摘要、对话生成等任务 。缺点是模型复杂度较高，训练时间和计算资源消耗较大。	Google的T5模型、华为的盘古NLP大模型、BART等

二、三大架构

1)Encoder-Only（仅编码器）

• 优点
  对文本的深层理解能力强，能够更好地理解输入文本的语义和上下文信息，从而提高文本分类和情感分析等任务的准确性。

• 缺点：
  无法直接生成文本（需额外接解码器或任务头），生成任务性能弱于Decoder-Only架构。

• 适用领域：
  文本分类、命名实体识别（NER）、语义相似度计算、信息抽取。

2)Decoder-Only（仅编码器）

• 优点

  • 生成流畅度高，适合开放域文本创作。(擅长创造性的写作，比如写小说或自动生成文章)
  • 支持零样本推理，灵活性高。(从已有的信息（开头）扩展出新的内容)

• 缺点：

  • 缺乏双向上下文理解（生成可能忽略后文信息）。
  • 长文本生成易出现重复或逻辑偏离。
  • 需要大量的训练数据来提高生成文本的质量和多样性。

• 适用领域：
  对话系统（ChatGPT）、故事生成、代码补全、指令跟随。

3)Encoder-Decoder

• 优点

  • 兼顾理解与生成，任务泛化能力强。 (能够更好地处理输入序列和输出序列之间的关系，从而提高机器翻译和对话生成等任务的准确性)
  • 生成结果更准确（编码器提供全局信息）。

• 缺点：

  • 参数量大，训练和推理成本高。(模型复杂度较高，训练时间和计算资源消耗较大。)
  • 生成速度慢于Decoder-Only模型。

• 适用领域：
  机器翻译、文本摘要、问答生成、表格到文本生成。

选择建议

• 需要文本深度理解（如搜索引擎、情感分析）→ Encoder-Only
• 需要自由生成（如聊天机器人、写作助手）→ Decoder-Only
• 需要输入到输出的精确转换（如翻译、摘要）→ Encoder-Decoder

面试常问：为什么常用Decoder Only结构？

1. 自回归生成与人类语言逻辑高度匹配

   • 自然流式生成：Decoder-Only模型通过从左到右逐词（Token）预测生成文本，与人类语言产生的顺序一致（边说边想），适合对话、写作等开放式任务。
   • 零样本/少样本学习：通过提示（Prompt）直接引导模型生成结果，无需微调（如ChatGPT的指令跟随）。
     对比：
   • Encoder-Only（如BERT）需额外设计解码头才能生成文本，且生成效果不如Decoder-Only流畅。
   • Encoder-Decoder（如T5）虽能生成，但需要先编码输入再解码输出，流程更复杂。

2. 训练效率与 scalability（可扩展性）

   • 简单的训练目标：仅需预测下一个词（Next Token Prediction），无需复杂的预训练任务（如BERT的MLM或T5的Span Corruption）。
   • 适合超大规模数据：Decoder-Only模型（如GPT-3）通过增大参数量和数据量，可显著提升生成能力，体现“scaling law”（规模定律）。
     对比：
   • Encoder-Only模型依赖双向注意力，预训练时需掩码部分输入，数据利用率较低。
   • Encoder-Decoder模型需同时优化编码和解码，训练成本更高。

3. 生成任务的主导地位

   • LLM的核心应用场景是生成：如对话、创作、代码生成等，Decoder-Only结构天然适配。
   • 可控性强：通过设计Prompt、Temperature等参数，可灵活控制生成结果。
     对比：
   • Encoder-Only模型更擅长理解任务（如分类），但生成能力受限。
   • Encoder-Decoder模型在转换类任务（如翻译）上表现优秀，但生成自由度低于Decoder-Only。

4. 工程实现的便利性

   • 推理友好：Decoder-Only模型的自回归生成逻辑简单，易于优化（如KV缓存加速）。
   • 硬件适配：现代GPU/TPU针对自回归生成的计算模式（串行生成）有专门优化。
     对比：
   • Encoder-Decoder模型需维护编码器和解码器两套参数，内存占用更高。
   • Encoder-Only模型在生成时需额外解码步骤（如Beam Search），延迟更高。

5. 生态与先发优势

   • GPT系列的成功示范：OpenAI通过GPT-3/4验证了Decoder-Only的潜力，带动社区跟进（如LLaMA、PaLM）。
   • 开源工具链支持：Hugging Face等平台对Decoder-Only模型（如GPT-2、LLaMA）的优化更成熟。

Decoder-Only的局限性

尽管优势明显，Decoder-Only架构也存在以下问题：

• 单向注意力的缺陷：无法像BERT一样利用双向上下文，可能导致生成内容缺乏全局一致性。
  改进方案：训练时加大上下文窗口（如GPT-4支持32k Tokens）。
• 长文本生成易偏离主题：因误差累积（Exposure Bias），生成长文本时可能逻辑混乱。
  改进方案：通过RLHF（强化学习对齐）优化生成质量。

为什么其他架构未被完全取代？

• Encoder-Only：在文本理解任务（如搜索引擎、情感分析）上仍不可替代。
• Encoder-Decoder：在需要精确转换的任务（如翻译、摘要）上表现更稳定。

总结

Decoder-Only成为主流的核心原因是：

• 生成任务的普适性：LLM的核心价值是生成，而Decoder-Only最适配。
• 训练和推理的平衡：简单目标+规模化=更好的生成效果。
• 工程惯性：GPT系列的成功推动技术生态向Decoder-Only倾斜。
  未来可能出现混合架构（如Google的Gemini结合双向理解和生成能力），但目前Decoder-仍是LLM的首选设计。

参考博客：

• [ai笔记13] 大模型架构对比盘点：Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder
• Enconder-only VS Decoder-only VS Encoder-Decoder