详细的解释如下：

让我们回到两种架构处理输入的根本区别上：

• Encoder (编码器) : 它的自注意力是 完全双向 的。在处理输入文本中的任何一个词时，它都能无限制地、同时地看到这个词前面和后面的所有词。它像一个站在山顶的人，可以俯瞰整个输入文本的全貌，从而构建一个对输入的、最全局、最整体的理解。
• Decoder-Only (纯解码器) : 它的自注意力是**单向（因果）**的。在处理输入文本（Prompt）时，它虽然也能“读”完整个Prompt，但其内在机制是“顺序”的。在处理第 i 个词时，它只能关注从第1个到第 i 个词。它像一个在山路上行走的人，只能回头看走过的路，而不能瞬间看到整条山路的全貌。

什么时候Encoder的引入会更好？

当任务的复杂性体现在**“输入和输出之间存在高度的结构性差异，需要对输入进行全局重构才能开始生成”**时，Encoder的优势就显现出来了。

以下是一些具体的例子：

1. 高质量的机器翻译 ：

   • 复杂性 : 德语的动词经常放在句子末尾，而英语则不然。要准确地将一句复杂的德语翻译成英语，模型几乎必须先完整地读完并理解整个德语句子，找到主谓宾和各种从句，在脑海里形成一个完整的逻辑图，然后才能开始构建符合英语语法的句子。
   • Encoder优势 : Encoder可以完美地胜任这个“读完并理解”的步骤，形成一个不受特定语言语序束缚的“意义表示”。Decoder则可以专注于如何用目标语言把这个“意义”表达出来。
   • Decoder-Only的挑战 : 纯解码器模型在处理这种长距离依赖和语序重排时，虽然也能做，但更像是“边看边猜边翻译”，理论上出错的风险更高。

2. 长文档的抽象式摘要 (Abstractive Summarization) ：

   • 复杂性 : 写一份好的摘要，不是简单地摘抄原文的重点句。你需要读完整篇报告，理解第一章的论点、第三章的数据和第五章的结论，然后把它们捏合在一起，用 你自己的话 重新写一段总结。
   • Encoder优势 : Encoder可以通读全文，构建一个关于整篇文章核心思想的全局视图。Decoder拿到这个全局视图后，就可以像一个真正的编辑一样，围绕这个核心思想进行创作。
   • Decoder-Only的挑战 : 纯解码器在处理非常长的文档时，可能会更倾向于总结文章开头或结尾部分的内容，因为它对上下文的感知是顺序的，可能会“忘记”中间的重要细节。

3. 代码转换 (Code Transpilation) ：

   • 复杂性 : 将一个复杂的Python函数转换成等效的JavaScript函数。这需要理解Python代码的整体逻辑、变量作用域、类继承关系等，然后才能生成结构正确的JavaScript代码。
   • Encoder优势 : Encoder可以先“静态分析”整个Python代码块，形成一个抽象语法树（AST）的“感觉”，理解其完整的功能。Decoder再根据这个功能蓝图去写JS代码。

那么，为什么现在Decoder-Only还这么火？

你可能会问，既然Encoder这么好，为什么现在的GPT-4等顶尖模型都是Decoder-Only？

这正是“理论”与“工程现实”的精彩碰撞：

1. 规模改变一切 (Scale Trumps All) : 事实证明，当模型参数和训练数据量达到惊人的规模时，Decoder-Only模型用其庞大的“参数化知识”和超长的上下文窗口，在很大程度上 弥补了 其单向注意力的理论短板。它虽然是“顺序”处理，但由于见过的模式实在太多，它已经能在一个很长的序列里“记住”和“关联”遥远的信息，表现得 好像 有了全局理解。
2. 任务的统一性 : Decoder-Only架构用“文字接龙”这一个极其简单的任务，统一了几乎所有NLP任务。这种简洁性在工程上是巨大的优势，使得研究者可以把所有精力都投入到优化这一种架构上。
3. 指令微调 (Instruction Tuning) : 通过在大量“指令-回答”数据上进行微调，我们教会了Decoder-Only模型如何“遵循指令”。当你给它一个翻译指令时，它学会了先“读”完你的源语言部分，再开始“写”目标语言部分，在行为上模拟了Encoder-Decoder的流程。

结论

• 理论上 : 对于输入和输出结构差异巨大、需要深度全局理解的 复杂转换任务 ，Encoder-Decoder架构是 更匹配、更优雅 的设计。
• 实践中 : Decoder-Only架构凭借 暴力的规模、简洁的结构和巧妙的训练 ，在很多这类任务上也取得了SOTA（State-of-the-Art）的效果，可以说是“工程上的实用主义胜利”。

所以，如果未来有一个任务，其对输入的理解要求极其苛刻，以至于现有规模的Decoder-Only模型也难以胜任，那么重新引入Encoder，或者设计新的融合架构，将是一个非常重要的研究方向。对于那些需要对极其复杂的输入进行整体、双向理解才能生成正确输出的任务，引入一个专门的Encoder会提供一个更优、更鲁棒的解决方案。

参考资料：
https://kexue.fm/archives/9529