深入理解NLP模型基石，看清ChatGPT、BERT、T5等模型背后的设计哲学

目录

1. 引言：从Transformer到三大架构

2. 核心思想：三种不同的“使命”

3. Encoder-only（仅编码器）模型

核心原理：双向上下文理解

预训练任务：掩码语言模型（MLM）

代表模型与应用场景

4. Decoder-only（仅解码器）模型

核心原理：自回归生成

预训练任务：语言模型（LM）

代表模型与应用场景

5. Encoder-Decoder（编码器-解码器）模型

核心原理：序列到序列的转换

预训练任务：去噪或跨度损坏

代表模型与应用场景

6. 对比总结与演进趋势

演进趋势：界限的模糊与融合

总结

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1. 引言：从Transformer到三大架构

2017年，谷歌一篇名为《Attention Is All You Need》的论文横空出世，其中提出的Transformer架构彻底改变了自然语言处理（NLP）的格局。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），完全基于自注意力机制，实现了前所未有的并行计算能力和长距离依赖捕捉能力。

然而，在后续的发展中，研究者们根据不同的任务需求，从原始Transformer中衍生出了三大主要架构流派：

1. Encoder-only（仅编码器）

2. Decoder-only（仅解码器）

3. Encoder-Decoder（编码器-解码器）

2. 核心思想：三种不同的“使命”

在深入细节之前，我们可以用一个形象的比喻来理解它们的核心使命：

• Encoder-only 像一位「分析师」：它的任务是深度理解和分析给定的文本，从中提取信息、情感或关系。它擅长“读”。

• Decoder-only 像一位「作家」：它的任务是自主生成和延续文本。它根据已有的上文，创造出合理的下文。它擅长“写”。

• Encoder-Decoder 像一位「翻译官」：它的任务是转换与重构。它将一种形式的输入序列（如英文）转换为另一种形式的输出序列（如中文）。它既“读”也“写”

3. Encoder-only（仅编码器）模型

核心原理：双向上下文理解

Encoder-only模型只使用Transformer架构中的编码器部分。其最核心的特征是双向自注意力机制。

什么是双向注意力？
在处理一个词时，模型可以同时关注到它左边和右边的所有词。这意味着模型能够获得对整个句子的完整、全局的理解。

一个简单的代码示例（伪代码）：

# 输入句子
sentence = ["今天", "天气", "真", "好"]

# Encoder在处理"天气"这个词时，会同时关注：
context_for_weather = attention("今天") + attention("真") + attention("好")
# 因此它知道"天气"的前后语境，理解更准确。

预训练任务：掩码语言模型（MLM）

为了让模型学会这种深度理解能力，其经典的预训练任务是掩码语言模型。

• 做法：随机遮盖输入句子中的一些词（例如，15%），然后让模型根据所有未被遮盖的词（双向上下文） 来预测被遮盖的原始词。

• 示例：

  • 原始句子：“我今天要去学校上课”

  • 遮盖后：“我今天要[MASK]学校上课”

  • 模型任务：根据“我”、“今天”、“要”、“学校”、“上课”来预测[MASK]位置应该是“去”。

这个过程迫使模型学习词语之间深层的语法和语义关系。

代表模型与应用场景

• 代表模型：BERT 及其变体（RoBERTa, DistilBERT, ALBERT）。

• 应用场景：

  • 文本分类：情感分析、垃圾邮件识别。

  • 命名实体识别：从文本中提取人名、地名、组织名。

  • 自然语言推理：判断两个句子是蕴含、矛盾还是中立。

  • 提取式问答：从给定的文章中找出答案。

优点：在需要深度文本理解的任务上表现出色。
缺点：不擅长生成连贯的、长篇的文本。

4. Decoder-only（仅解码器）模型

核心原理：自回归生成

Decoder-only模型只使用Transformer架构中的解码器部分，并通常使用因果（或单向）自注意力机制。

什么是单向注意力？
在生成一个词时，模型只能关注到它之前（左边） 的所有词，而不能看到未来的词。这完美地模拟了人类逐字写作或说话的方式。

一个简单的代码示例（伪代码）：

# 生成句子："今天天气真好"
# 模型生成过程是逐步的：
input_ids = ["<开始>"]
step1: input_ids = ["<开始>"] -> 模型预测下一个词为 "今天"
step2: input_ids = ["<开始>", "今天"] -> 模型预测下一个词为 "天气"
step3: input_ids = ["<开始>", "今天", "天气"] -> 模型预测下一个词为 "真"
step4: input_ids = ["<开始>", "今天", "天气", "真"] -> 模型预测下一个词为 "好"
# 每一步都只能看到当前和之前的信息。

预训练任务：语言模型（LM）

其预训练任务非常简单直接：给定前文，预测下一个词。

• 示例：

  • 输入：“我今天要”

  • 目标输出：“去”

  • 输入：“我今天要去”

  • 目标输出：“学校”

这个过程训练了模型掌握语言的语法、常识和逻辑流，使其能够生成流畅的文本。

代表模型与应用场景

• 代表模型：GPT系列（GPT-3, GPT-4）、Llama系列、ChatGPT等。

• 应用场景：

  • 文本生成：写文章、故事、诗歌、代码。

  • 对话系统：开放域聊天机器人。

  • 思维链推理：通过逐步推导解决复杂问题。

优点：拥有强大的生成能力和创造性。
缺点：在需要深度理解整个输入的任务上（如翻译、摘要）可能不如Encoder-Decoder模型直接有效。

5. Encoder-Decoder（编码器-解码器）模型

核心原理：序列到序列的转换

这是最通用的架构，完整保留了原始Transformer的设计。它由两部分组成：

1. Encoder：负责理解输入序列，将其编码成一个富含语义的中间表示（可以看作一个“思想向量”或“上下文”）。

2. Decoder：负责生成输出序列。它基于Encoder提供的“上下文”和已经生成的部分输出，以自回归的方式逐个生成目标词。

预训练任务：去噪或跨度损坏

这类模型的预训练目标通常是让模型学会如何重构或转换输入。

• 示例（T5模型）：

  • 原始句子：“我今天要去学校上课”

  • 损坏后：“我今天要<X>学校<Y>” （遮盖了连续的词段）

  • 模型任务：输出 “<X> 去 <Y> 上课”

这直接训练了模型“根据输入生成输出”的序列转换能力。

代表模型与应用场景

• 代表模型：T5、BART、原始Transformer（机器翻译）。

• 应用场景：

  • 机器翻译：将中文序列转换为英文序列。

  • 文本摘要：将长文章序列转换为短摘要序列。

  • 生成式问答：根据问题生成答案，而非提取。

  • 文本风格迁移：将正式文本转为口语化。

优点：在需要转换和重构的任务上最为直接和有效。
缺点：结构相对复杂，训练和推理成本通常更高。

6. 对比总结与演进趋势

特性	Encoder-only（分析师）	Decoder-only（作家）	Encoder-Decoder（翻译官）
注意力机制	双向注意力（全上下文）	单向/因果注意力（只能看前面）	Encoder双向，Decoder单向
核心能力	理解与分析	生成与延续	转换与重构
典型任务	文本分类、NER、情感分析	文本生成、对话、创意写作	翻译、摘要、问答
代表模型	BERT, RoBERTa	GPT系列, Llama	T5, BART
输入/输出	一序列进，一序列出（用于分析）	一序列进，一序列出（用于生成）	一序列进，另一序列出

演进趋势：界限的模糊与融合

值得注意的是，随着模型的发展，这些界限正在变得模糊。

1. Decoder-only的统治地位：像GPT-4和Llama这样的超大规模Decoder-only模型，通过在海量数据上训练和指令微调，在很多本该由Encoder-only或Encoder-Decoder模型擅长的任务上（如摘要、问答）也表现出色。这使得Decoder-only架构成为了当前大语言模型的主流。

2. 统一架构的尝试：例如，GLM模型提出了一种通用语言模型架构，试图在一个模型中融合三种架构的优势。T5则将所有任务都视为“文本到文本”的转换，统一了范式。

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总结

Encoder-only、Decoder-only和Encoder-Decoder三大架构，是NLP模型发展的三条核心路径，它们分别对应着“理解”、“生成”和“转换”这三大核心任务。

• 当你需要进行深入的文本分析时，Encoder-only模型是你的不二之选。

• 当你需要模型进行自由创作或对话时，Decoder-only模型展现了其强大的能力。

• 当你需要将一个序列转换为另一个序列时，Encoder-Decoder模型提供了最直接的解决方案。