一、前言

        在大模型蓬勃发展的今天，我们天天被动输入，一度对这个名字都耳熟能详，但对于主流架构可能还没有接触的很深，大模型的Encoder-only与Decoder-only两大架构犹如两条截然不同的技术路径，也是我们需要关注深耕的，简单来说，Encoder-only模型如同一位深度分析师，它擅长一次性理解整段文本的完整含义，在情感分析、文本分类等理解型任务上表现卓越；而Decoder-only模型则更像一位创意写手，它通过自回归的方式逐词生成内容，在文本创作、对话系统等生成型场景中游刃有余。

        这种技术路线的分层，直接映射到开发者面临的实际抉择：是专注于构建需要深度语义理解的企业应用，如智能客服、内容审核、知识问答系统？还是投身于需要创造性输出的产品开发，如智能写作助手、个性化对话机器人、代码生成工具？对于企业和个人开发者而言，这个选择远不止于技术偏好，更关系到产品方向、资源投入和职业发展路径。选择Encoder-only路线，意味着深耕自然语言理解领域，为企业提供精准的文本分析能力；选择Decoder-only路径，则是在内容生成的前沿阵地上开拓创新，为用户创造全新的交互体验。

        今天我们将从实际应用出发，深入解析两种架构的特点，传统行业需要的不是华而不实的对话机器人，而是能够精准理解合同条款、快速分析客户反馈、智能识别风险信息的实用工具。这正是Encoder-only模型的用武之地，它如同一位经验丰富的分析师，能够透过文字表面，洞察深层含义。然而，市场同样渴求创新。内容创作、智能客服、代码生成等场景需要模型具备持续创作能力，这时候Decoder-only架构展现出独特价值。它就像不知疲倦的创作者，能够根据简单提示生成丰富内容。

二、Encoder-only 架构

1. 基础理解

        对比我们的语文考试中阅读理解题目，好比我们阅读了一篇文章，然后进行分析后回答一些问题，Encoder-only 模型就是这样一位阅读理解大师。它的工作方式是：

  • 一次性读取整段文本。
  • 同时分析每一个字、每一个词与全文所有其他部分的关系。
  • 为每个词生成一个包含了全文信息的深度理解版向量。

        Encoder-only 模型像一个拥有超级大脑的读者，它拿到一篇文章后，不是从头读到尾，而是瞬间通览全文，深刻理解其内涵，为了让阅读理解成为可能，Encoder-only 模型的核心是一种叫做 “双向注意力机制” 的技术。

让我们用一个简单的例子来理解它：

  • 句子：“苹果公司发布了新款手机。”
  • 任务：理解“苹果”这个词在这里是什么意思。

我们通常的思考方式：

  • 首先会看向“苹果”后面的词：“公司”、“发布”、“手机”。
  • 通过这些上下文，我们会立刻明白，这里的“苹果”指的是科技公司，而不是一种水果。

Encoder-only 模型是思考方式：

  • 模型会为句子中的每个词计算一个“注意力分数”，表示它应该多“关注”其他词。
  • 对于 “苹果” 这个词，模型会计算出它与 “公司”、“发布”、“手机” 有很高的注意力分数。
  • 同时，“公司” 这个词也会高度关注 “苹果”。
  • “手机” 也会关注 “新款”、“发布” 和 “苹果”。

这个过程是同时发生的、双向的，就像一张所有词语相互连接的网络。

# 一个简化的注意力模式示意图
句子: [CLS] 苹果 公司 发布 了 新 手机 [SEP]

注意力模式 (所有词相互关注):
[CLS]   → 苹果, 公司, 发布, 了, 新, 手机, [SEP]
苹果    → [CLS], 公司, 发布, 了, 新, 手机, [SEP]
公司    → [CLS], 苹果, 发布, 了, 新, 手机, [SEP]
发布    → [CLS], 苹果, 公司, 了, 新, 手机, [SEP]
... (以此类推)

每个词都可以与句子中的所有其他词进行“交流”，获取全局信息。

2. 代表模型

BERT 是 Encoder-only 架构最著名的代表，它的出现彻底改变了自然语言处理领域，Encoder-only模型的预训练目标与生成式模型有本质不同，其核心是深度理解而非生成。

BERT 的训练过程，BERT 通过两个有趣的方式来学习语言：

进行“完形填空”（掩码语言模型 - MLM）

  • 方法：随机遮盖出一句话中15%的词（例如，把“今天天气很好”变成“今天天气[MASK]”）。
  • 任务：让模型根据上下文的所有词（包括后面的“好”），来预测被遮盖的词是什么。
  • 这正是双向注意力的威力所在！ 模型可以利用后半句的“好”来帮助预测前面的“[MASK]”是“很”。

直接“判断上下句”（下一句预测 - NSP）

  • 方法：给模型两句话，让它判断第二句话是否是第一句话的下一句。
  • 任务：帮助模型理解句子之间的关系，对于问答、推理任务至关重要。

通过海量文本上的这两种训练，BERT 学会了单词的深层含义、语法结构以及逻辑关系。

3. 核心架构

Encoder-only模型的核心是Transformer的编码器部分。要理解它，我们需要先回顾其核心工作机制：

1.1 自注意力机制：

  • 核心功能：在处理一个词时，能够同时关注到输入序列中的所有其他词，并计算它们与当前词的相关性权重。
  • 与Decoder的区别：Encoder使用的是双向自注意力，即每个词可以关注到其左侧和右侧的所有上下文信息。这使得它能深度、全面地理解整个句子的含义。

1.2 位置编码：

  • 由于自注意力机制本身不包含顺序信息，需要通过位置编码为输入序列中的每个词注入其位置信息，使模型能够理解词的顺序。

1.3 前馈神经网络：

  • 每个编码器层中的另一个核心组件，对自注意力层的输出进行非线性变换，增加模型的表达能力。

一个典型的Encoder-only模型（如BERT）由多层（例如12层、24层）上述结构堆叠而成。

4. 体现优势

双向上下文理解：

  • 这是其最核心的优势。在理解任务中，一个词的含义往往由其前后文共同决定。Encoder-only架构能同时利用所有上下文信息，生成高质量的“上下文化词向量”。

擅长自然语言理解任务：

  • 由于其强大的理解能力，它在各类NLU任务上表现极其出色，如文本分类、情感分析、命名实体识别、问答等。

对于理解任务非常高效：

  • 在推理阶段，对于整个输入序列，只需进行一次前向传播即可得到所有词的表示，然后可以直接用于分类或标注等任务，计算效率很高。

5. 局限性

不擅长文本生成：

  • 这是其最显著的短板。由于其双向注意力机制，在生成下一个词时，模型理论上可以“看到”未来的词，这会导致训练和推理的不一致。它没有像Decoder那样的自回归生成机制，因此无法进行流畅的、连续的文本生成。

计算开销（对长文本）：

  • 自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比。处理非常长的文档时，计算和内存开销会非常大。

6. 应用场景

Encoder-only模型是典型的理解型模型，广泛应用于以下领域：

  • 文本分类：主要用于情感分析、新闻分类、垃圾邮件检测，在序列的[CLS]标记输出上接一个分类器。
  • 序列标注：进行命名实体识别、词性标注，对序列中的每一个词对应的输出向量进行分类。
  • 语义相似度：针对语句进行重复问题识别、语义检索，比较两个句子编码向量的相似度，如余弦相似度。
  • 问答系统：进行抽取式问答，根据问题和文章，预测答案在文章中的起始和结束位置。
  • 自然语言推理：判断文本间的逻辑关系，判断两个句子是蕴含、矛盾还是中立关系。

7. 示例分析

7.1 句子对相似度比较

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from modelscope import snapshot_download
import torch
from torch.nn.functional import cosine_similarity

# 1. 加载模型和分词器
cache_dir = "D:\\modelscope\\hub"
model_name = "google-bert/bert-base-chinese"
local_model_path = snapshot_download(model_name, cache_dir=cache_dir)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(local_model_path)
# 对于相似度任务，我们也可以使用专门为句向量优化的模型，如 sentence-transformers
# 这里我们用基础BERT演示获取句向量的方法
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(local_model_path)
model.eval()

# 2. 准备句子对
sentence_pairs = [
    ("今天天气怎么样？", "我想知道今天的天气状况。"), # 语义相似
    ("苹果是一种水果。", "特斯拉是电动汽车公司。"), # 语义不相似
    ("深度学习需要大量数据。", "机器学习对数据量有要求。") # 语义相似
]

def get_sentence_embedding(text, model, tokenizer):
    """获取句子的向量表示（使用 [CLS] 标记的输出）"""
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=128)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs, output_hidden_states=True)
    # 取最后一层隐藏状态中 [CLS] 标记对应的向量作为句向量
    last_hidden_states = outputs.hidden_states[-1]
    cls_embedding = last_hidden_states[:, 0, :] # [batch_size, hidden_size]
    return cls_embedding

# 3. 计算并比较相似度
print("句子对相似度比较:")
print("=" * 60)

for sent1, sent2 in sentence_pairs:
    emb1 = get_sentence_embedding(sent1, model, tokenizer)
    emb2 = get_sentence_embedding(sent2, model, tokenizer)
    
    # 计算余弦相似度
    sim = cosine_similarity(emb1, emb2).item()
    
    print(f"句子 A: 「{sent1}」")
    print(f"句子 B: 「{sent2}」")
    print(f"余弦相似度: {sim:.4f}")
    if sim > 0.7:
        print("结论: 语义相似")
    else:
        print("结论: 语义不相似")
    print("-" * 50)

输出结果：

句子对相似度比较:
============================================================
句子 A: 「今天天气怎么样？」
句子 B: 「我想知道今天的天气状况。」
余弦相似度: 0.9091
结论: 语义相似
--------------------------------------------------
句子 A: 「苹果是一种水果。」
句子 B: 「特斯拉是电动汽车公司。」
余弦相似度: 0.7736
结论: 语义相似
--------------------------------------------------
句子 A: 「深度学习需要大量数据。」
句子 B: 「机器学习对数据量有要求。」
余弦相似度: 0.9353
结论: 语义相似
--------------------------------------------------

7.2 命名实体识别

from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification
from modelscope import snapshot_download
import torch
from torch.nn.functional import cosine_similarity

# 1. 加载模型和分词器
cache_dir = "D:\\modelscope\\hub"
model_name = "google-bert/bert-base-chinese"
local_model_path = snapshot_download(model_name, cache_dir=cache_dir)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(local_model_path)
# 对于相似度任务，我们也可以使用专门为句向量优化的模型，如 sentence-transformers

# 假设我们定义了一个标签集：O（非实体），B-PER（人名开始），I-PER（人名内部），B-ORG（组织开始），I-ORG（组织内部），B-LOC（地点开始），I-LOC（地点内部）
label_list = ['O', 'B-PER', 'I-PER', 'B-ORG', 'I-ORG', 'B-LOC', 'I-LOC']
model = BertForTokenClassification.from_pretrained(local_model_path, num_labels=len(label_list))
model.eval()

# 2. 待分析的文本
text = "阿里巴巴的总部位于中国杭州市，马云是它的创始人之一。"

# 3. 预处理
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=128)
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0]) # 将ID转换回token，便于查看

# 4. 模型预测
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

logits = outputs.logits
predictions = torch.argmax(logits, dim=-1)[0].tolist() # 获取每个token的预测标签ID

# 5. 对齐和输出结果
print(f"文本: 「{text}」")
print("\n实体识别结果:")
print("Token\t\t\t预测标签")
print("-" * 40)

for token, prediction_id in zip(tokens, predictions):
    # 跳过特殊的 [CLS] 和 [SEP] 等token
    if token in ['[CLS]', '[SEP]', '[PAD]']:
        continue
    label = label_list[prediction_id]
    # 处理中文子词（以 ## 开头）
    if token.startswith('##'):
        print(f"{token[2:]}\t\t\t{label}") # 去掉 ##，与上一个token连接
    else:
        print(f"{token}\t\t\t{label}")

输出结果：

文本: 「阿里巴巴的总部位于中国杭州市，马云是它的创始人之一。」

实体识别结果:
Token                   预测标签
----------------------------------------
阿                      B-LOC
里                      O
巴                      I-LOC
巴                      I-PER
的                      I-LOC
总                      I-LOC
部                      I-LOC
位                      I-PER
于                      I-LOC
中                      I-LOC
国                      I-LOC
杭                      B-PER
州                      I-LOC
市                      I-LOC
，                      I-LOC
马                      I-LOC
云                      O
是                      B-PER
它                      O
的                      I-LOC
创                      I-LOC
始                      I-PER
人                      I-LOC
之                      B-LOC
一                      O
。                      I-LOC

7.3 文本情感分析

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from modelscope import snapshot_download
import torch
from torch.nn.functional import cosine_similarity

# 1. 加载模型和分词器
cache_dir = "D:\\modelscope\\hub"
model_name = "google-bert/bert-base-chinese"
local_model_path = snapshot_download(model_name, cache_dir=cache_dir)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(local_model_path)
# 对于相似度任务，我们也可以使用专门为句向量优化的模型，如 sentence-transformers
# 这里我们用基础BERT演示获取句向量的方法
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(local_model_path)
model.eval()

# 注意：对于具体任务，我们通常会加载一个在特定任务上微调过的模型。
# 这里为了演示，我们使用基础模型，但正常情况下你应该使用任务特定的模型。
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(local_model_path, num_labels=2) # 假设2分类：正面/负面
model.eval() # 设置为评估模式

# 2. 待分类的文本
texts = [
    "这部电影真是太精彩了，演员演技炸裂！",
    "剧情拖沓，逻辑混乱，浪费了我两个小时。",
    "中规中矩，没什么特别的亮点。"
]

# 3. 预处理和模型预测
for text in texts:
    # 编码文本，返回PyTorch张量
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=128)
    
    # 不计算梯度，加快推理速度
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    
    # 获取预测结果
    # logits是模型最后的原始输出
    logits = outputs.logits
    # 使用softmax将logits转换为概率
    probabilities = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=-1)
    # 获取预测的类别（概率最大的那个）
    predicted_class_id = torch.argmax(probabilities, dim=-1).item()
    
    # 打印结果
    sentiment = "正面" if predicted_class_id == 1 else "负面"
    confidence = probabilities[0][predicted_class_id].item()
    
    print(f"文本: 「{text}」")
    print(f"  情感: {sentiment} (置信度: {confidence:.4f})")
    print("-" * 50)

输出结果：

文本: 「这部电影真是太精彩了，演员演技炸裂！」
  情感: 正面 (置信度: 0.5096)
--------------------------------------------------
文本: 「剧情拖沓，逻辑混乱，浪费了我两个小时。」
  情感: 正面 (置信度: 0.5001)
--------------------------------------------------
文本: 「中规中矩，没什么特别的亮点。」
  情感: 负面 (置信度: 0.5439)
--------------------------------------------------

7.4 BERT模型的注意力机制

基于bert-base-chinese模型，可视化并分析BERT模型的注意力机制，让我们能够看见模型在处理文本时，是如何在不同词语之间分配注意力权重的。

import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
from modelscope import snapshot_download

# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

class AttentionVisualizer:
    cache_dir = "D:\\modelscope\\hub"
    model_name = "google-bert/bert-base-chinese"
    local_model_path = snapshot_download(model_name, cache_dir=cache_dir)
    def __init__(self, model_name="bert-base-chinese"):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(self.local_model_path)
        self.model = AutoModel.from_pretrained(self.local_model_path, output_attentions=True)
        self.model.eval()
    
    def visualize_attention(self, text, layer=0, head=0):
        """可视化指定层和头的注意力模式"""
        # 编码文本
        inputs = self.tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
        tokens = self.tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0])
        
        # 前向传播获取注意力
        with torch.no_grad():
            outputs = self.model(**inputs)
            attentions = outputs.attentions  # 所有层的注意力权重
        
        # 获取指定层和头的注意力权重
        attention_weights = attentions[layer][0, head].numpy()
        
        # 创建热力图
        plt.figure(figsize=(10, 8))
        sns.heatmap(attention_weights, 
                   xticklabels=tokens,
                   yticklabels=tokens,
                   cmap='Blues',
                   annot=False,
                   cbar=True)
        plt.title(f'BERT 注意力机制 - 第{layer}层第{head}头\n文本: "{text}"')
        plt.xlabel('Key Tokens')
        plt.ylabel('Query Tokens')
        plt.xticks(rotation=45)
        plt.yticks(rotation=0)
        plt.tight_layout()
        plt.show()
        
        return attention_weights, tokens

# 使用示例
visualizer = AttentionVisualizer()
text = "今天天气很好"
attention_weights, tokens = visualizer.visualize_attention(text)

print("输入文本:", text)
print("分词结果:", tokens)
print("注意力权重形状:", attention_weights.shape)
print("\n注意力模式解释:")
for i, token in enumerate(tokens):
    attention_scores = attention_weights[i]
    top_indices = np.argsort(attention_scores)[-3:][::-1]  # 取前3个最关注的token
    top_tokens = [tokens[idx] for idx in top_indices]
    top_scores = [attention_scores[idx] for idx in top_indices]
    print(f"{token} → {list(zip(top_tokens, top_scores))}")

def analyze_attention_patterns():
    """分析不同层的注意力模式"""
    visualizer = AttentionVisualizer()
    text = "今天天气很好适合出门"
    
    inputs = visualizer.tokenizer(text, return_tensors='pt')
    tokens = visualizer.tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0])
    
    with torch.no_grad():
        outputs = visualizer.model(**inputs)
        attentions = outputs.attentions
    
    print("BERT模型注意力模式分析")
    print("=" * 50)
    print(f"输入文本: {text}")
    print(f"分词: {tokens}")
    print(f"总层数: {len(attentions)}")
    print(f"每层头数: {attentions[0].shape[1]}")
    print(f"序列长度: {attentions[0].shape[2]}")
    print()
    
    # 分析第一层第一个头的注意力模式
    first_layer_attention = attentions[0][0, 0]  # [batch, head, query, key]
    
    print("第一层第一个头的注意力模式:")
    print("Query → [最关注的Key Tokens]")
    print("-" * 40)
    
    for i in range(len(tokens)):
        query_token = tokens[i]
        attention_scores = first_layer_attention[i]
        
        # 找出注意力权重最高的几个token
        significant_attention = [(tokens[j], attention_scores[j].item()) 
                               for j in range(len(tokens)) 
                               if attention_scores[j] > 0.1]
        
        # 按注意力权重排序
        significant_attention.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
        
        if significant_attention:
            targets = [f"{token}({score:.3f})" for token, score in significant_attention]
            print(f"{query_token:8} → {targets}")

# 运行分析
analyze_attention_patterns()

def visualize_multiple_heads(text="今天天气很好", layer=0):
    """可视化同一层的多个注意力头"""
    visualizer = AttentionVisualizer()
    inputs = visualizer.tokenizer(text, return_tensors='pt')
    tokens = visualizer.tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0])
    
    with torch.no_grad():
        outputs = visualizer.model(**inputs)
        attentions = outputs.attentions
    
    # 获取指定层的所有头
    layer_attention = attentions[layer][0]  # [num_heads, seq_len, seq_len]
    num_heads = layer_attention.shape[0]
    
    print(f"第{layer}层的{num_heads}个注意力头模式:")
    print("=" * 60)
    
    # 显示前4个头
    fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 12))
    axes = axes.flatten()
    
    for head in range(min(4, num_heads)):
        attention_weights = layer_attention[head].numpy()
        
        sns.heatmap(attention_weights,
                   xticklabels=tokens,
                   yticklabels=tokens,
                   cmap='Blues',
                   ax=axes[head],
                   cbar=True)
        axes[head].set_title(f'头 {head} 注意力模式')
        axes[head].set_xlabel('Key Tokens')
        axes[head].set_ylabel('Query Tokens')
    
    plt.tight_layout()
    plt.show()
    
    # 文本输出每个头的模式
    for head in range(min(4, num_heads)):
        print(f"\n头 {head} 的注意力模式:")
        attention_weights = layer_attention[head]
        for i, token in enumerate(tokens):
            scores = attention_weights[i]
            max_idx = torch.argmax(scores).item()
            print(f"  {token} → 最关注: {tokens[max_idx]}({scores[max_idx]:.3f})")

# 可视化多头注意力
visualize_multiple_heads()

输出结果：

输入文本: 今天天气很好
分词结果: ['[CLS]', '今', '天', '天', '气', '很', '好', '[SEP]']
注意力权重形状: (8, 8)

注意力模式解释:
[CLS] → [('[SEP]', 0.9911937), ('气', 0.0016931292), ('今', 0.0016612933)]
今 → [('天', 0.2926818), ('气', 0.21101946), ('很', 0.12369603)]       
天 → [('气', 0.31301132), ('[CLS]', 0.14906466), ('今', 0.14077097)]      
天 → [('气', 0.33033797), ('[CLS]', 0.17225097), ('今', 0.1289063)]       
气 → [('今', 0.19469693), ('天', 0.15394221), ('气', 0.15200873)]
很 → [('[CLS]', 0.22579637), ('很', 0.19377638), ('今', 0.1650359)]       
好 → [('今', 0.26445428), ('[CLS]', 0.20065263), ('很', 0.1942016)]       
[SEP] → [('[CLS]', 0.8972448), ('今', 0.02431486), ('很', 0.017953806)]  

结果分析：

  • 分词结果：BERT将中文文本拆分成子词单位
    • [CLS]：特殊标记，代表整个句子的汇总信息
    • 今、天："今天"被拆分成两个子词
    • [SEP]：句子结束标记
  • 注意力权重形状(8,8)：8个token之间的注意力关系矩阵
  • 注意力模式解释：
    • 今 → [('天', 0.2926818), ('气', 0.21101946), ('很', 0.12369603)]  
    • 含义：当模型处理"今"这个字时，它最关注"天"(权重0.29)，其次是"气"(0.21)，然后是"很"(0.12)
    • 这体现了BERT的双向注意力："今"字在关注它后面和前面的所有字

  • 坐标轴：
    • Y轴（Query）：发起关注的token
    • X轴（Key）：被关注的token
  • 颜色深浅：
    • 颜色越深（蓝色越深）→ 注意力权重越高
    • 颜色越浅 → 注意力权重越低
  • 关键观察点：
    • 对角线通常较深：每个token都会比较关注自己
    • [CLS]行的分布：[CLS]token会相对均匀地关注所有token，因为它要汇总全局信息
    • 语义相关的连接：比如"天"和"气"之间可能有较深的连接，因为它们组成"天气"这个词

BERT模型注意力模式分析
==================================================
输入文本: 今天天气很好适合出门
分词: ['[CLS]', '今', '天', '天', '气', '很', '好', '适', '合', '出', '门', '[SEP]']
总层数: 12
每层头数: 12
序列长度: 12

第一层第一个头的注意力模式:
Query → [最关注的Key Tokens]
----------------------------------------
[CLS]    → ['[SEP](0.978)']
今        → ['[CLS](0.200)', '今(0.145)', '门(0.107)']
天        → ['气(0.221)', '[CLS](0.105)', '出(0.101)']
天        → ['气(0.232)', '[CLS](0.121)']
气        → ['适(0.154)', '出(0.128)', '今(0.117)']
很        → ['[CLS](0.160)', '很(0.137)', '今(0.117)', '好(0.101)']
好        → ['今(0.183)', '[CLS](0.139)', '出(0.136)', '很(0.135)']
适        → ['[CLS](0.219)', '合(0.142)', '气(0.122)']
合        → ['气(0.197)', '很(0.138)', '门(0.107)', '[CLS](0.105)']
出        → ['很(0.174)', '今(0.148)', '门(0.134)']
门        → ['适(0.172)', '[CLS](0.123)', '好(0.115)']
[SEP]    → ['[CLS](0.851)']
第0层的12个注意力头模式:
============================================================

头 0 的注意力模式:
  [CLS] → 最关注: [SEP](0.991)
  今 → 最关注: [CLS](0.293)
  天 → 最关注: 气(0.313)
  天 → 最关注: 气(0.330)
  气 → 最关注: 今(0.195)
  很 → 最关注: [CLS](0.226)
  好 → 最关注: 今(0.264)
  [SEP] → 最关注: [CLS](0.897)

头 1 的注意力模式:
  [CLS] → 最关注: [SEP](0.930)
  今 → 最关注: [CLS](0.425)
  天 → 最关注: 今(0.625)
  天 → 最关注: 气(0.455)
  气 → 最关注: 天(0.628)
  很 → 最关注: 好(0.364)
  好 → 最关注: 很(0.566)
  [SEP] → 最关注: [SEP](0.999)

头 2 的注意力模式:
  [CLS] → 最关注: [CLS](0.890)
  今 → 最关注: [CLS](0.760)
  天 → 最关注: [CLS](0.767)
  天 → 最关注: [CLS](0.665)
  气 → 最关注: [CLS](0.633)
  很 → 最关注: [CLS](0.466)
  好 → 最关注: [CLS](0.508)
  [SEP] → 最关注: [CLS](0.822)

头 3 的注意力模式:
  [CLS] → 最关注: 天(0.218)
  今 → 最关注: 很(0.366)
  天 → 最关注: [SEP](0.270)
  天 → 最关注: [SEP](0.277)
  气 → 最关注: 好(0.254)
  很 → 最关注: 好(0.503)
  好 → 最关注: [SEP](0.315)
  [SEP] → 最关注: 今(0.242)

多头注意力的意义：

  • BERT有12层，每层有12个注意力头
  • 每个头学习不同的注意力模式：
    • 头0：可能关注语法关系
    • 头1：可能关注语义相关性
    • 头2：可能关注位置关系
    • 头3：可能关注特定词汇搭配

三、Decoder-only 架构

1. 基础理解

        想象一下，我们在玩一个故事接龙的游戏，规则很简单，接着前一个人说的内容，继续叙述后面的情节，直到完成一个完整的故事，在这个游戏里，每个人只能基于前面已经说过的所有内容，来创作下一句话，你无法提前知道后面的人会说什么，也不能修改已经说过的话。

Decoder-only 模型就是这样一位成语接龙高手。它的工作方式是：

  • 从起始标记（如 <s>）开始
  • 基于当前已有的所有文本，预测下一个最可能的词
  • 将新生成的词添加到文本中，重复这个过程
  • 直到生成完整的文本或达到结束标记

核心特点：自回归生成，一步接一步。

Decoder-only 模型像一个不知疲倦的创作者，它写小说时，只能从左到右、一个字一个字地写，每写一个新字都要反复阅读前面已经写好的所有内容。

2. 代表模型

GPT 是 Decoder-only 架构最著名的代表，它的名字就揭示了其本质：生成式预训练Transformer。

GPT 的训练目标非常简单直接：预测下一个词。

基础训练：下一个词预测

  • 输入：“今天天气很”
  • 目标：让模型预测下一个词应该是“好”
  • 方法：在海量文本上重复这个练习，让模型学会语言的统计规律

学习成果：

  • 学会了语法规则（形容词后面接名词）
  • 学会了语义关联（“天气”与“很好”经常一起出现）
  • 学会了逻辑推理（如果前面提到“下雨”，后面可能接“带伞”）
  • 学会了文体风格（新闻、小说、诗歌的不同写法）

        这种简单的训练非常有效，因为要准确预测下一个词，模型必须深刻理解：前文的语法结构、词汇的语义关系、文本的逻辑连贯性、语言的风格特征

3. 核心技术

为了让故事接龙成为可能，Decoder-only 模型采用了一种关键的技术：因果注意力掩码。

如何理解因果注意力掩码：

  • 在训练时，模型会看到完整的句子，比如：“今天天气很好”
  • 但如果模型在预测“很”字时，能够看到后面的“好”字，这就是作弊！
  • 为了避免作弊，必须让模型在预测每个位置时，只能看到当前位置和之前的位置

因果注意力掩码的工作原理：

# 因果注意力模式示意图
输入序列: <s> 今天 天气 很

生成过程:
生成"今天"时 → 只能看到: [<s>]
生成"天气"时 → 只能看到: [<s>, 今天]  
生成"很"时   → 只能看到: [<s>, 今天, 天气]
生成"好"时   → 只能看到: [<s>, 今天, 天气, 很]

这就像一个逐步揭开的面纱：

  • 开始时，你只能看到第一个词
  • 每生成一个新词，面纱就往后移动一点，让你多看到一个词
  • 但你永远无法看到面纱后面的未来内容

因果注意力关键特点:

  • 1. 单向性: 只能从左到右，不能反向
  • 2. 累积性: 每步增加一个新token的访问权限
  • 3. 防泄露: 永远不会看到未来的信息
  • 4. 自回归: 基于历史预测下一个token

4. 体现优势

擅长所有需要创造性生成的任务

任务类型 例子 说明
文本创作 写小说、诗歌、新闻稿 像作家一样从头创作完整文本
对话系统 智能客服、聊天机器人 基于对话历史生成自然回复
内容续写 给定开头，完成整篇文章 保持风格一致性地扩展内容
代码生成 根据描述自动写代码 理解需求并生成程序代码
文本翻译 中英文互译 将一种语言流畅地转换为另一种

5. 局限性

无法利用后文信息

  • 在生成过程中，模型看不到未来的内容
  • 这有时会导致前后不一致的问题

错误累积

  • 如果前面生成错误，后面的内容会基于错误继续生成
  • 像传话游戏一样，错误会不断放大

理解深度有限

  • 虽然能生成流畅文本，但对深层次语义理解不如Encoder模型
  • 有时会一本正经地胡说八道

6. 示例分析

6.1 逐步生成演示

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
from modelscope import snapshot_download

class DecoderOnlyExample:
    def __init__(self):
        # 使用ModelScope中的GPT系列小模型
        cache_dir = "D:\\modelscope\\hub"
        self.model_name = "Fengshenbang/Wenzhong-GPT2-110M-chinese-v2"
        local_model_path = snapshot_download(self.model_name, cache_dir=cache_dir)
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(local_model_path)
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(local_model_path)
        
        # 设置padding token
        if self.tokenizer.pad_token is None:
            self.tokenizer.pad_token = self.tokenizer.eos_token
    
    def generate_text(self, prompt, max_length=100, temperature=0.8):
        """文本生成示例"""
        inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
        
        with torch.no_grad():
            outputs = self.model.generate(
                inputs.input_ids,
                max_length=max_length,
                num_return_sequences=1,
                temperature=temperature,
                do_sample=True,
                pad_token_id=self.tokenizer.eos_token_id,
                no_repeat_ngram_size=3
            )
        
        generated_text = self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
        return generated_text
    
    def calculate_perplexity(self, text):
        """计算文本困惑度"""
        inputs = self.tokenizer(text, return_tensors='pt')
        with torch.no_grad():
            outputs = self.model(**inputs, labels=inputs.input_ids)
            loss = outputs.loss
            perplexity = torch.exp(loss)
        return perplexity.item()

# 使用示例
decoder_example = DecoderOnlyExample()
prompt = "人工智能的未来发展"
generated_text = decoder_example.generate_text(prompt)
print(f"输入提示: {prompt}")
print(f"生成的文本: {generated_text}")


def simple_causal_attention_demo():
    print("\n" + "="*60)
    """最简单的因果注意力演示"""
    print("因果注意力模式 (Decoder-only)")
    print("=" * 40)
    
    # 输入序列
    sequence = ["<s>", "今天", "天气", "很"]
    print(f"输入序列: {' '.join(sequence)}")
    print()
    
    print("注意力模式:")
    print("-" * 25)
    
    # 为每个位置显示可以关注的位置
    for i in range(len(sequence)):
        current_token = sequence[i]
        # 当前位置可以关注的所有位置（从0到i）
        can_attend = sequence[:i+1]
        
        print(f"{current_token:4} → {', '.join(can_attend)}")

# 运行演示
simple_causal_attention_demo()

def clear_causal_demo():
    """更清晰的因果注意力演示"""
    print("\n" + "="*60)
    print("Decoder-only 因果注意力")
    print("=" * 35)
    
    tokens = ["<s>", "今天", "天气", "很", "好"]
    
    print("规则: 每个token只能关注它自己和前面的所有token")
    print()
    
    for i in range(len(tokens)):
        current = tokens[i]
        previous = tokens[:i+1]  # 从开始到当前的所有token
        
        arrow = "→"
        if i == 0:
            arrow = "→ (只能关注自己)"
        elif i == len(tokens) - 1:
            arrow = "→ (可以关注前面所有token)"
        
        print(f"{current:4} {arrow:20} {', '.join(previous)}")

# 运行清晰版本
clear_causal_demo()

def minimal_demo():
    print("\n" + "="*60)
    """最简化的核心逻辑演示"""
    tokens = ["起始", "今天", "天气", "很", "好"]
    
    print("因果注意力核心规则:")
    print("每个位置只能看到它和它之前的所有位置")
    print()
    
    for i in range(len(tokens)):
        can_see = tokens[:i+1]
        print(f"生成 '{tokens[i]}' 时，模型能看到: {can_see}")

# 运行最简版本
minimal_demo()

输出结果：

输入提示: 人工智能的未来发展
生成的文本: 人工智能的未来发展方向-高端人才培养。 春节期间，百度联合国内一些知名人士、研发机构、科砙企业（包


因果注意力模式 (Decoder-only)
============================================================
输入序列: <s> 今天 天气 很

注意力模式:
-------------------------
<s>  → <s>
今天   → <s>, 今天
天气   → <s>, 今天, 天气
很    → <s>, 今天, 天气, 很


Decoder-only 因果注意力
============================================================
规则: 每个token只能关注它自己和前面的所有token

<s>  → (只能关注自己)           <s>
今天   →                    <s>, 今天
天气   →                    <s>, 今天, 天气
很    →                    <s>, 今天, 天气, 很
好    → (可以关注前面所有token)    <s>, 今天, 天气, 很, 好


因果注意力核心规则:

============================================================
每个位置只能看到它和它之前的所有位置

生成 '起始' 时，模型能看到: ['起始']
生成 '今天' 时，模型能看到: ['起始', '今天']
生成 '天气' 时，模型能看到: ['起始', '今天', '天气']
生成 '很' 时，模型能看到: ['起始', '今天', '天气', '很']
生成 '好' 时，模型能看到: ['起始', '今天', '天气', '很', '好']

6.2 因果注意力模式分析

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import numpy as np
from modelscope import snapshot_download

class CausalAttentionVisualizer:
    def __init__(self, model_name="gpt2-chinese-cluecorpussmall"):
        cache_dir = "D:\\modelscope\\hub"
        self.model_name = "Fengshenbang/Wenzhong-GPT2-110M-chinese-v2"
        local_model_path = snapshot_download(self.model_name, cache_dir=cache_dir)
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(local_model_path)
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(local_model_path, output_attentions=True)
        self.model.eval()
        
        if self.tokenizer.pad_token is None:
            self.tokenizer.pad_token = self.tokenizer.eos_token
    
    def get_causal_attention_mask(self, seq_len):
        """生成因果注意力掩码"""
        # 创建下三角矩阵，1表示允许关注，0表示不允许
        mask = torch.tril(torch.ones(seq_len, seq_len))
        return mask
    
    def visualize_causal_pattern(self, text):
        """可视化因果注意力模式"""
        # 编码文本
        inputs = self.tokenizer(text, return_tensors='pt')
        seq_len = inputs['input_ids'].shape[1]
        
        print("因果注意力模式分析")
        print("=" * 40)
        print(f"序列长度: {seq_len}")
        print(f"输入序列: {text}")
        print("\n注意力模式:")
        print("-" * 30)
        
        # 生成因果注意力掩码
        causal_mask = self.get_causal_attention_mask(seq_len)
        
        # 输出注意力模式
        for i in range(seq_len):
            # 获取当前位置可以关注的token索引
            allowed_indices = torch.where(causal_mask[i] == 1)[0].tolist()
            
            if i == 0:
                # 第一个token只能关注自己
                print(f"位置 {i} → [位置 {i}]")
            else:
                # 其他位置可以关注从0到当前位置的所有token
                positions = [f"位置 {j}" for j in allowed_indices]
                print(f"位置 {i} → {positions}")
        
        return causal_mask

# 使用示例
visualizer = CausalAttentionVisualizer()
text = "今天天气很"
causal_mask = visualizer.visualize_causal_pattern(text)

def analyze_causal_attention_detailed():
    """详细分析因果注意力模式"""
    visualizer = CausalAttentionVisualizer()
    text = "今天天气很好适合出门"
    
    inputs = visualizer.tokenizer(text, return_tensors='pt')
    seq_len = inputs['input_ids'].shape[1]
    
    print("Decoder-only 因果注意力机制")
    print("=" * 50)
    print(f"输入序列长度: {seq_len}")
    print("\n完整的注意力模式矩阵:")
    print("-" * 40)
    
    # 生成因果注意力掩码
    causal_mask = visualizer.get_causal_attention_mask(seq_len)
    
    # 输出矩阵形式的注意力模式
    print("   ", end="")
    for j in range(seq_len):
        print(f"{j:2} ", end="")
    print()
    
    for i in range(seq_len):
        print(f"{i:2} ", end="")
        for j in range(seq_len):
            if causal_mask[i, j] == 1:
                print(" ● ", end="")
            else:
                print(" · ", end="")
        print(f"  位置 {i} 可以关注: {[k for k in range(seq_len) if causal_mask[i, k] == 1]}")
    
    print("\n其中: ● = 允许关注, · = 禁止关注")

# 运行详细分析
analyze_causal_attention_detailed()

def verify_model_attention():
    """验证实际模型的因果注意力"""
    visualizer = CausalAttentionVisualizer()
    text = "今天天气很"
    
    inputs = visualizer.tokenizer(text, return_tensors='pt')
    
    with torch.no_grad():
        outputs = visualizer.model(**inputs, output_attentions=True)
    
    attentions = outputs.attentions  # 所有层的注意力
    seq_len = inputs['input_ids'].shape[1]
    
    print("实际模型因果注意力验证")
    print("=" * 40)
    print(f"模型层数: {len(attentions)}")
    print(f"每层头数: {attentions[0].shape[1]}")
    print(f"序列长度: {seq_len}")
    
    # 检查第一层第一个头的注意力
    first_head_attention = attentions[0][0, 0]  # [seq_len, seq_len]
    
    print("\n第一层第一个头注意力模式:")
    print("位置 → [可以关注的位置] (注意力权重>0.01)")
    print("-" * 50)
    
    for i in range(seq_len):
        # 找出有显著注意力权重的位置
        significant_positions = []
        for j in range(seq_len):
            if first_head_attention[i, j] > 0.01:
                significant_positions.append(j)
        
        print(f"位置 {i} → 位置 {significant_positions}")

# 验证模型注意力
verify_model_attention()

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

def plot_causal_attention_matrix(seq_len=6):
    """绘制因果注意力矩阵图"""
    # 创建因果注意力掩码
    causal_mask = torch.tril(torch.ones(seq_len, seq_len))
    
    plt.figure(figsize=(10, 8))
    plt.imshow(causal_mask, cmap='Blues', aspect='auto')
    
    # 添加网格和标签
    for i in range(seq_len):
        for j in range(seq_len):
            color = 'white' if causal_mask[i, j] > 0.5 else 'black'
            plt.text(j, i, '●' if causal_mask[i, j] > 0.5 else '·', 
                    ha='center', va='center', color=color, fontsize=20)
    
    plt.xlabel('Key Position (被关注的位置)')
    plt.ylabel('Query Position (关注的位置)')
    plt.title('Decoder-only 因果注意力矩阵\n(下三角模式)')
    plt.xticks(range(seq_len), [f'Pos {i}' for i in range(seq_len)])
    plt.yticks(range(seq_len), [f'Pos {i}' for i in range(seq_len)])
    plt.grid(False)
    
    # 添加解释
    plt.figtext(0.5, 0.01, 
               '● = 允许关注  |  · = 禁止关注\n每个位置只能关注当前位置及之前的位置', 
               ha='center', fontsize=12, style='italic')
    
    plt.tight_layout()
    plt.show()

# 绘制注意力矩阵
plot_causal_attention_matrix(4)

因果注意力模式分析
========================================
序列长度: 8
输入序列: 今天天气很

注意力模式:
------------------------------
位置 0 → [位置 0]
位置 1 → ['位置 0', '位置 1']
位置 2 → ['位置 0', '位置 1', '位置 2']
位置 3 → ['位置 0', '位置 1', '位置 2', '位置 3']
位置 4 → ['位置 0', '位置 1', '位置 2', '位置 3', '位置 4']
位置 5 → ['位置 0', '位置 1', '位置 2', '位置 3', '位置 4', '位置 5']
位置 6 → ['位置 0', '位置 1', '位置 2', '位置 3', '位置 4', '位置 5', '位置 6']
位置 7 → ['位置 0', '位置 1', '位置 2', '位置 3', '位置 4', '位置 5', '位置 6', '位置 7']

Decoder-only 因果注意力机制
==================================================
输入序列长度: 18

完整的注意力模式矩阵:
----------------------------------------
    0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17
 0  ●  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·   位置 0 可以关注: [0]
 1  ●  ●  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·   位置 1 可以关注: [0, 1]
 2  ●  ●  ●  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·   位置 2 可以关注: [0, 1, 2]
 3  ●  ●  ●  ●  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·   位置 3 可以关注: [0, 1, 2, 3]
 4  ●  ●  ●  ●  ●  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·   位置 4 可以关注: [0, 1, 2, 3, 4]
 5  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·   位置 5 可以关注: [0, 1, 2, 3, 4, 5]
 6  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·   位置 6 可以关注: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
 7  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·   位置 7 可以关注: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]        
 8  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·   位置 8 可以关注: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]     
 9  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·   位置 9 可以关注: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]  
10  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ·  ·  ·  ·  ·  ·  ·   位置 10 可以关注: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 
10]
11  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ·  ·  ·  ·  ·  ·   位置 11 可以关注: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 
10, 11]
12  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ·  ·  ·  ·  ·   位置 12 可以关注: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 
10, 11, 12]
13  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ·  ·  ·  ·   位置 13 可以关注: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 
10, 11, 12, 13]
14  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ·  ·  ·   位置 14 可以关注: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 
10, 11, 12, 13, 14]
15  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ·  ·   位置 15 可以关注: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 
10, 11, 12, 13, 14, 15]
16  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ·   位置 16 可以关注: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 
10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]
17  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●  ●   位置 17 可以关注: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 
10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17]

其中: ● = 允许关注, · = 禁止关注

7. 图解说明

因果注意力模式:
--------------------------------------------------
📍 位置 0 (起始位置)
   └── 只能关注: [位置 0] ← 自身
   └── 意义: 序列开始，无历史信息
📍 位置 1
   └── 可以关注: 位置 [0, 1]
   └── 新增关注: 位置 1 ← 当前生成的位置
   └── 历史信息: 1 个之前的位置
📍 位置 2
   └── 可以关注: 位置 [0, 1, 2]
   └── 新增关注: 位置 2 ← 当前生成的位置
   └── 历史信息: 2 个之前的位置
📍 位置 3
   └── 可以关注: 位置 [0, 1, 2, 3]
   └── 新增关注: 位置 3 ← 当前生成的位置
   └── 历史信息: 3 个之前的位置
📍 位置 4
   └── 可以关注: 位置 [0, 1, 2, 3, 4]
   └── 新增关注: 位置 4 ← 当前生成的位置
   └── 历史信息: 4 个之前的位置
📍 位置 5
   └── 可以关注: 位置 [0, 1, 2, 3, 4, 5]
   └── 新增关注: 位置 5 ← 当前生成的位置
   └── 历史信息: 5 个之前的位置
📍 位置 6
   └── 可以关注: 位置 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
   └── 新增关注: 位置 6 ← 当前生成的位置
   └── 历史信息: 6 个之前的位置
📍 位置 7
   └── 可以关注: 位置 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
   └── 新增关注: 位置 7 ← 当前生成的位置
   └── 历史信息: 7 个之前的位置

四、总结对比

特性 Decoder-only (如 GPT) Encoder-only (如 BERT)
核心能力 连续生成 深度理解
工作方式 单向自回归，逐个生成 双向，同时处理全部输入
注意力机制 因果注意力（掩码） 全连接注意力
训练目标 预测下一个词 完形填空、句间关系
典型任务 写作、对话、翻译、代码生成 分类、标注、问答、情感分析
比喻 故事创作家、脱口秀演员 阅读理解大师、分析师

选择的决策：

  • 当我们需要对一段文本进行深度剖析、分类、提取信息或比较时，Encoder-only (BERT) 是更专业、更高效的工具。
  • 当我们需要模型创作内容、进行对话、根据指令完成任务或续写故事时，Decoder-only (GPT) 是唯一的选择。

        综合来说，Encoder-only与Decoder-only架构代表了两种截然不同的设计哲学，Encoder-only如BERT，凭借双向注意力机制成为“理解大师”，擅长文本分类、情感分析等深度语义理解任务，为企业提供精准的文本分析能力。而Decoder-only如GPT系列，通过因果注意力掩码实现自回归生成，化身为创作高手，在文本生成、对话系统和代码创作等场景表现卓越。

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