如果有人問目前最火的基礎(chǔ)模型是啥？那我一定回答是Transformer模型。Transformer模型自2017年提出以來，一直深受大家喜歡，其架構(gòu)主要分為三種變體：Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder，每種變體都有其獨(dú)特的特點(diǎn)和應(yīng)用場景。

一、僅編碼器架構(gòu)（Encoder-only）

1.1 工作流程

僅編碼器架構(gòu)的工作流程如下：

1. 嵌入層處理：對輸入文本的每個單詞或標(biāo)記進(jìn)行處理。將每個單詞或標(biāo)記映射到一個固定維度的向量空間中，形成初始的詞嵌入向量。
2. 位置編碼添加：對詞嵌入向量添加位置編碼。引入序列中單詞的位置信息，使模型能夠感知單詞的順序。
3. 多層編碼器處理（循環(huán)執(zhí)行，層數(shù)根據(jù)模型設(shè)定）

將經(jīng)過多頭自注意力機(jī)制處理后的向量輸入前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。進(jìn)行進(jìn)一步的特征轉(zhuǎn)換和非線性映射，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。讓每個單詞關(guān)注到序列中其他單詞的信息，提取全局上下文特征。

將前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出與該層編碼器的輸入進(jìn)行殘差連接（相加操作）。對殘差連接后的結(jié)果進(jìn)行層歸一化操作，穩(wěn)定訓(xùn)練過程，防止梯度消失或爆炸。

4. 經(jīng)過多層編碼器堆疊處理后，輸出一個上下文豐富的語義表示向量。將語義表示向量用于后續(xù)的各種下游任務(wù)，如文本分類、情感分析等。

1.2 特點(diǎn)

僅編碼器架構(gòu)具有以下特點(diǎn)：

1. 適用于文本理解和分析任務(wù)：這些任務(wù)通常不需要生成新的文本，而是對輸入文本進(jìn)行分類或標(biāo)注，僅編碼器架構(gòu)能夠很好地滿足需求。
2. 并行計(jì)算能力強(qiáng)：與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）不同，僅編碼器架構(gòu)不依賴于序列的順序處理，可以并行計(jì)算整個輸入序列，大大提高了處理速度，適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。
3. 不適合文本生成任務(wù)：僅編碼器架構(gòu)的輸出是一個固定長度的向量表示，無法直接生成文本序列。這使得它在需要生成文本的任務(wù)（如機(jī)器翻譯、文本生成等）中不適用，但在需要對輸入文本進(jìn)行編碼和分類的任務(wù)中非常有效。
4. 結(jié)構(gòu)簡單高效：僅包含編碼器部分，結(jié)構(gòu)相對簡單，訓(xùn)練和推理過程較為高效，易于實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化。

1.3 經(jīng)典模型

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是僅編碼器架構(gòu)的經(jīng)典模型之一，具有以下特點(diǎn)：

1. 雙向編碼：BERT通過使用掩碼語言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句預(yù)測（Next Sentence Prediction, NSP）兩種預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，能夠?qū)W習(xí)到雙向的上下文信息。在MLM任務(wù)中，隨機(jī)掩蓋輸入序列中的一些單詞，然后預(yù)測這些被掩蓋的單詞；在NSP任務(wù)中，判斷兩個句子是否是連續(xù)的文本。這種雙向編碼方式使得BERT能夠更好地理解單詞在上下文中的含義。
2. 預(yù)訓(xùn)練加微調(diào)范式：BERT采用預(yù)訓(xùn)練加微調(diào)的范式。首先在大規(guī)模無監(jiān)督語料上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)通用的語言知識；然后在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，通過調(diào)整模型的參數(shù)來適應(yīng)具體的任務(wù)需求。這種范式大大提高了模型的性能和泛化能力。

二、僅解碼器架構(gòu)（Decoder-only）

2.1 工作流程

僅解碼器架構(gòu)的工作流程如下：

1. 嵌入層處理：將每個單詞或標(biāo)記映射到一個固定維度的向量空間中，得到初始的詞嵌入向量。
2. 位置編碼添加：針對詞嵌入向量添加位置編碼。引入序列中單詞的位置信息，使模型能夠感知單詞順序。
3. 多層解碼器處理（循環(huán)執(zhí)行，層數(shù)根據(jù)模型設(shè)定）

計(jì)算查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value）之間的點(diǎn)積注意力。運(yùn)用掩碼矩陣，防止模型在計(jì)算當(dāng)前詞的注意力分?jǐn)?shù)時訪問未來位置的信息，保證生成過程的順序性。

把經(jīng)過掩碼多頭自注意力機(jī)制處理后的向量輸入到前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。進(jìn)行進(jìn)一步的特征轉(zhuǎn)換和非線性映射，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。

將前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出與該層解碼器的輸入進(jìn)行殘差連接（相加操作）。對殘差連接后的結(jié)果執(zhí)行層歸一化操作，穩(wěn)定訓(xùn)練過程，避免梯度消失或爆炸。

4. 輸出序列生成：經(jīng)過多層解碼器堆疊處理后，模型開始逐步生成輸出序列。在每一步生成過程中，模型僅依據(jù)已生成的序列信息預(yù)測下一個詞。持續(xù)預(yù)測，直到生成結(jié)束標(biāo)記。流程結(jié)束，輸出完整的輸出序列。

2.2 特點(diǎn)

僅解碼器架構(gòu)具有以下特點(diǎn)：

1. 擅長生成任務(wù)：由于其逐步生成輸出序列的特性，非常適合文本生成、語言模型等任務(wù)，能夠生成連貫且符合語言規(guī)則的文本。
2. 依賴上下文信息：雖然無法直接處理輸入序列，但可以通過額外的機(jī)制（如預(yù)訓(xùn)練時的上下文信息）為模型提供必要的上下文，從而生成與上下文相關(guān)的文本。
3. 生成過程順序性：通過掩碼多頭自注意力機(jī)制，模型在生成每個詞時只能訪問已生成的序列，保證了生成過程的順序性，避免了信息泄露。
4. 模型結(jié)構(gòu)相對簡單：僅包含解碼器部分，結(jié)構(gòu)相對簡單，訓(xùn)練和推理過程較為高效，易于實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化。

2.3 經(jīng)典模型

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是僅解碼器架構(gòu)的經(jīng)典模型之一，具有以下特點(diǎn)：

1. 強(qiáng)大的文本生成能力：GPT通過預(yù)訓(xùn)練大量的文本數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)到了豐富的語言知識和生成模式，能夠生成高質(zhì)量的文本，如新聞報(bào)道、故事創(chuàng)作、代碼生成等。
2. 單向語言模型：GPT采用單向語言模型的預(yù)訓(xùn)練方式，即根據(jù)已知的前文預(yù)測下一個詞。這種單向生成方式使得模型在生成文本時能夠保持連貫性和邏輯性。
3. 預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)相結(jié)合：GPT同樣采用預(yù)訓(xùn)練加微調(diào)的范式。預(yù)訓(xùn)練階段在大規(guī)模無監(jiān)督語料上學(xué)習(xí)通用的語言知識；微調(diào)階段則在特定任務(wù)上調(diào)整模型參數(shù)，以適應(yīng)具體的應(yīng)用需求。
4. 廣泛的應(yīng)用：GPT及其后續(xù)版本（如GPT-2、GPT-3、GPT-4等）被廣泛應(yīng)用于各種自然語言處理任務(wù)，如文本生成、問答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯等。

三、編碼器-解碼器架構(gòu)（Encoder-Decoder）

3.1 工作流程

編碼器 - 解碼器架構(gòu)的工作流程如下：

編碼器部分

嵌入層處理：對輸入文本的每個單詞或標(biāo)記進(jìn)行處理。將每個單詞或標(biāo)記映射到一個固定維度的向量空間中，形成初始的詞嵌入向量。

位置編碼添加：對詞嵌入向量添加位置編碼。引入序列中單詞的位置信息，使模型能夠感知單詞的順序。

多層編碼器處理（循環(huán)執(zhí)行，層數(shù)根據(jù)模型設(shè)定）：將經(jīng)過多頭自注意力機(jī)制處理后的向量輸入前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。進(jìn)行進(jìn)一步的特征轉(zhuǎn)換和非線性映射，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。讓每個單詞關(guān)注到序列中其他單詞的信息，提取全局上下文特征。將前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出與該層編碼器的輸入進(jìn)行殘差連接（相加操作）。對殘差連接后的結(jié)果進(jìn)行層歸一化操作，穩(wěn)定訓(xùn)練過程，防止梯度消失或爆炸。經(jīng)過多層編碼器堆疊處理后，輸出一個上下文豐富的語義表示向量。

解碼器部分

• 嵌入層處理：將目標(biāo)文本的每個單詞或標(biāo)記映射到一個固定維度的向量空間中，得到初始的詞嵌入向量。
• 位置編碼添加：針對詞嵌入向量添加位置編碼。引入序列中單詞的位置信息，使模型能夠感知單詞順序。
• 多層解碼器處理（循環(huán)執(zhí)行，層數(shù)根據(jù)模型設(shè)定）：計(jì)算查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value）之間的點(diǎn)積注意力。運(yùn)用掩碼矩陣，防止模型在計(jì)算當(dāng)前詞的注意力分?jǐn)?shù)時訪問未來位置的信息，保證生成過程的順序性。把經(jīng)過掩碼多頭自注意力機(jī)制處理后的向量與編碼器的輸出進(jìn)行多頭注意力計(jì)算，獲取編碼器的上下文信息。將上述結(jié)果輸入到前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。進(jìn)行進(jìn)一步的特征轉(zhuǎn)換和非線性映射，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。將前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出與該層解碼器的輸入進(jìn)行殘差連接（相加操作）。對殘差連接后的結(jié)果執(zhí)行層歸一化操作，穩(wěn)定訓(xùn)練過程，避免梯度消失或爆炸。
• 輸出序列生成：經(jīng)過多層解碼器堆疊處理后，模型開始逐步生成輸出序列。在每一步生成過程中，模型依據(jù)已生成的序列信息和編碼器的上下文信息預(yù)測下一個詞。持續(xù)預(yù)測，直到生成結(jié)束標(biāo)記。流程結(jié)束，輸出完整的輸出序列。

3.2 特點(diǎn)

編碼器 - 解碼器架構(gòu)具有以下特點(diǎn)：

1. 適用于序列到序列的轉(zhuǎn)換任務(wù)：如機(jī)器翻譯、文本摘要、對話系統(tǒng)等，能夠?qū)⒁环N文本序列轉(zhuǎn)換為另一種文本序列。
2. 結(jié)合編碼與解碼能力：編碼器負(fù)責(zé)將輸入文本轉(zhuǎn)換為語義表示，解碼器則根據(jù)編碼器的輸出生成目標(biāo)文本，兩者協(xié)同工作，能夠更好地處理復(fù)雜的文本轉(zhuǎn)換任務(wù)。
3. 對上下文的理解更全面：編碼器可以捕捉輸入文本的全局上下文信息，解碼器在生成輸出時能夠利用這些信息，從而生成更準(zhǔn)確、更符合上下文的文本。
4. 模型復(fù)雜度較高：由于包含編碼器和解碼器兩部分，結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，訓(xùn)練和推理的時間和計(jì)算成本較高。

3.3 經(jīng)典模型

1. 原始Transformer模型：在機(jī)器翻譯任務(wù)中表現(xiàn)出色，通過編碼器將源語言文本編碼為語義表示，解碼器根據(jù)該表示生成目標(biāo)語言文本。
2. BART（Bidirectional Auto-Regressive Transformers）：結(jié)合了自編碼器和自回歸模型的優(yōu)點(diǎn)，能夠?qū)斎胛谋具M(jìn)行雙向編碼，并生成高質(zhì)量的輸出文本?？蓱?yīng)用于文本摘要、機(jī)器翻譯、問答系統(tǒng)等多種任務(wù)。
3. T5（Text-To-Text Transfer Transformer）：將所有NLP任務(wù)統(tǒng)一為文本到文本的轉(zhuǎn)換問題，通過大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，在多個任務(wù)上取得了優(yōu)異的性能。

四、三大變體的比較與選擇

4.1 架構(gòu)特點(diǎn)比較

1. 僅編碼器架構(gòu)：專注于對輸入文本的理解和編碼，通過多層編碼器提取文本的語義特征，輸出固定長度的向量表示。結(jié)構(gòu)相對簡單，適合處理不需要生成文本的任務(wù)，如文本分類、情感分析、命名實(shí)體識別等。
2. 僅解碼器架構(gòu)：主要用于文本生成任務(wù)，通過掩碼多頭自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)已生成的文本逐步預(yù)測下一個單詞。模型結(jié)構(gòu)簡單，生成過程順序性強(qiáng)，能夠生成連貫的文本，但對輸入文本的處理能力相對較弱。
3. 編碼器 - 解碼器架構(gòu)：結(jié)合了編碼器和解碼器的功能，適用于序列到序列的轉(zhuǎn)換任務(wù)。編碼器對輸入文本進(jìn)行編碼，解碼器根據(jù)編碼器的輸出生成目標(biāo)文本。能夠處理復(fù)雜的文本轉(zhuǎn)換任務(wù)，但模型復(fù)雜度較高，訓(xùn)練和推理成本較大。

4.2 應(yīng)用場景對比

1. 僅編碼器架構(gòu)：在自然語言理解任務(wù)中應(yīng)用廣泛，如文本分類可對新聞、評論等文本進(jìn)行類別劃分；情感分析能判斷文本的情感傾向（積極、消極或中性）；命名實(shí)體識別可識別文本中的人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名等實(shí)體。
2. 僅解碼器架構(gòu)：在文本生成領(lǐng)域表現(xiàn)突出，如語言模型可根據(jù)前文預(yù)測下一個單詞，用于文本續(xù)寫、自動摘要生成；機(jī)器翻譯可將一種語言翻譯成另一種語言；故事創(chuàng)作能生成連貫有趣的故事。
3. 編碼器 - 解碼器架構(gòu)：在機(jī)器翻譯中，將源語言句子準(zhǔn)確翻譯成目標(biāo)語言句子；文本摘要可提取原文關(guān)鍵信息生成摘要；對話系統(tǒng)能根據(jù)用戶輸入生成合適的回復(fù)。

4.3 如何根據(jù)任務(wù)選擇合適的架構(gòu)

1. 如果是文本理解和分析任務(wù)：如判斷文本主題、分析情感傾向、提取實(shí)體信息等，優(yōu)先選擇僅編碼器架構(gòu)。這類任務(wù)重點(diǎn)在于對輸入文本的理解和特征提取，僅編碼器架構(gòu)能夠高效地完成這些任務(wù)。
2. 如果是文本生成任務(wù)：如寫作輔助、自動問答、機(jī)器翻譯等，可根據(jù)具體情況選擇僅解碼器架構(gòu)或編碼器 - 解碼器架構(gòu)。如果生成任務(wù)主要依賴于前文信息，且對輸入文本的處理要求不高，僅解碼器架構(gòu)是較好的選擇；如果任務(wù)涉及到將一種文本序列轉(zhuǎn)換為另一種文本序列，且需要充分利用輸入文本的上下文信息，編碼器 - 解碼器架構(gòu)更為合適。
3. 如果任務(wù)較為復(fù)雜，需要同時處理文本理解和生成：如對話系統(tǒng)，既需要理解用戶輸入，又要生成合理回復(fù)，編碼器 - 解碼器架構(gòu)可能更能滿足需求。但在實(shí)際應(yīng)用中，也可以結(jié)合多種架構(gòu)，如先使用僅編碼器架構(gòu)對輸入文本進(jìn)行預(yù)處理，再將處理結(jié)果輸入到僅解碼器架構(gòu)或編碼器 - 解碼器架構(gòu)中進(jìn)行生成。

Transformer架構(gòu)的三大變體在不同的應(yīng)用場景中各有優(yōu)勢。在實(shí)際應(yīng)用中，我們需要根據(jù)具體任務(wù)的需求和特點(diǎn)，選擇合適的架構(gòu)，以充分發(fā)揮Transformer模型的強(qiáng)大性能。

本文轉(zhuǎn)載自??智駐未來?????，作者：小智