什么是 Encoder 和 Decoder 结构
- 先讲它们解决什么问题
- 再讲结构长什么样
- 再讲 Transformer 里怎么实现
- 最后讲 BERT 和 GPT 分别用了哪一部分
# 一、为什么需要 Encoder 和 Decoder？
在早期做“机器翻译”时，研究者面临一个问题：
怎么把一句话变成另一句话？
比如：
中文：
我喜欢学习人工智能
英文：
I like studying artificial intelligence
这其实是一个两步过程：
1️⃣ 先“理解”原句 2️⃣ 再“生成”目标句
于是就有了：
Encoder → 负责理解
Decoder → 负责生成
2
# 二、Encoder 是什么？
# ✅ Encoder = 理解模块
它的任务是：
把输入句子变成一组“语义表示”
比如输入：
我 喜 欢 学 习
Encoder 会输出：
[向量1] [向量2] [向量3] [向量4]
这些向量不是普通数字。
它们是：
包含上下文信息的语义编码
意思是：
- “喜欢”会知道主语是“我”
- “学习”会知道前面是“喜欢”
# Encoder 的特点
- 输入全部句子
- 每个词都能看到所有词（Self-Attention）
- 输出一组“上下文增强向量”
简单说：
Encoder 负责“看懂整句话”
# 三、Decoder 是什么？
# ✅ Decoder = 生成模块
它的任务是：
根据已有信息，一个词一个词生成输出
比如翻译时：
第一步生成：
I
第二步生成：
I like
第三步生成：
I like studying
一直生成到句子结束。
# Decoder 的特点
- 只能看到前面已经生成的词
- 不能看到未来
- 每一步预测下一个词
这叫：
自回归生成（Auto-regressive）
# 四、Transformer 里的 Encoder / Decoder
# 代表论文：
Attention Is All You Need
Transformer 原始结构是：
Encoder 堆叠 N 层
Decoder 堆叠 N 层
2
# Encoder 每一层包含：
- 1️⃣ Self-Attention
- 2️⃣ 前馈神经网络
作用：
建立词与词之间的关系
# Decoder 每一层包含：
- 1️⃣ Masked Self-Attention（只能看前面）
- 2️⃣ Cross-Attention（看 Encoder 输出）
- 3️⃣ 前馈神经网络
重点来了：
# Cross-Attention 是什么？
Decoder 在生成时，会：
- 看自己已经生成的内容
- 同时参考 Encoder 给的“理解结果”
所以：
Encoder 提供理解 Decoder 负责表达
# 五、三种常见结构类型
现在我们讲清楚三种变体。
# 1️⃣ Encoder-only 模型
代表：
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers
结构：
只用 Encoder
用途：
- 文本分类
- 情感分析
- 搜索排序
为什么？
因为它只需要：
理解，不需要生成
# 2️⃣ Decoder-only 模型
代表：
GPT-4 来自：OpenAI
结构：
只用 Decoder
为什么可以？
因为它把“输入内容”也当作已经生成的内容。
比如：
输入：
问题：什么是AI？
回答：
2
然后开始生成。
它本质是：
一直在预测下一个词
所以 GPT 不需要 Encoder。
# 3️⃣ Encoder-Decoder 模型
代表：
T5
来自：Google
结构：
完整 Transformer
常用于：
- 翻译
- 摘要
- 复杂文本转换
# 六、一个直观类比
想象你请一个翻译：
# Encoder 是：
听完中文，完全理解意思。
# Decoder 是：
用英文重新表达出来。
如果是 BERT：
只有“理解者”。
如果是 GPT：
只有“写作者”。
如果是 T5：
听完再写。
# 七、再讲一个关键点：为什么 GPT 不需要 Encoder？
因为 GPT 做的是：
条件语言生成
输入内容已经在前面。
例如：
翻译：我爱你 →
模型只需要预测：
I love you
所以：
输入本身就相当于“隐式编码”
# 八、用一句话总结
Encoder：
负责理解全局语义
Decoder：
负责按顺序生成文本
BERT：
只有理解
GPT：
只有生成
T5：
理解 + 生成