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Transformer ：Encoder vs Decoder

web 2025/7/18 14:59:41

Transformer 模型由 编码器（Encoder） 和 解码器（Decoder） 两部分组成，二者在结构、功能和数据流上存在显著差异。以下是它们的核心区别和设计原理：

1. 核心功能对比

模块	编码器（Encoder）	解码器（Decoder）
主要任务	对输入序列建模，提取全局特征（如文本的语义表示）	基于编码器输出和已生成部分，逐步生成目标序列
输入/输出	接收源序列（如待翻译的句子）	接收编码器输出 + 目标序列的历史部分（自回归）
典型应用	文本分类、语义理解、特征提取	文本生成、翻译、图像生成（如LDM中的条件控制）

2. 结构差异

(1) 编码器结构

组成：由 ( N ) 个相同的层堆叠（如原始论文中 ( N=6 )），每层包含：
- 多头自注意力（Self-Attention）：捕捉输入序列内部关系。
- 前馈神经网络（FFN）：逐位置非线性变换。
- 残差连接 + Layer Normalization：缓解梯度消失。
无掩码机制：可访问整个输入序列的所有位置。

(2) 解码器结构

额外组件：在编码器层的基础上增加：
- 掩码多头自注意力（Masked Self-Attention）：防止当前位置关注未来信息（确保自回归性质）。
- 交叉注意力（Cross-Attention）：将编码器输出（Key-Value）与解码器当前状态（Query）关联。
逐步生成：通过自回归方式，每次生成一个 token 并作为下一步输入。

组件	编码器	解码器
注意力层	仅多头自注意力（Self-Attention）	1. 掩码多头自注意力（Masked Self-Attention）2. 编码器-解码器注意力（Cross-Attention）
输入处理	直接处理原始输入序列	接收编码器输出 + 已生成的目标序列（右移一位）
掩码机制	无	使用掩码防止关注未来位置（保持自回归性）

3. 数据流对比

编码器流程

def encoder(x):for layer in encoder_layers:x = layer(x, mask=None)  # 无掩码，全序列可见return x  # 输出全局特征表示

解码器流程

def decoder(encoder_output, target):for t in range(max_len):# 1. 掩码自注意力（仅依赖已生成部分）masked_output = masked_self_attention(target[:t])# 2. 交叉注意力（融合编码器信息）cross_output = cross_attention(masked_output, encoder_output)# 3. 生成当前步的tokennext_token = predict(cross_output)target[t+1] = next_tokenreturn target

4. 关键设计差异

特性	编码器	解码器
注意力类型	自注意力（全局可见）	掩码自注意力 + 交叉注意力
位置信息	通过位置编码（Positional Encoding）注入	同样需要位置编码，但需掩码未来位置
训练方式	并行计算整个输入序列	自回归训练（Teacher Forcing）
参数量	通常与解码器对称，但无交叉注意力参数	因交叉注意力层，参数量略多

5. 直观示例（机器翻译）

输入序列（编码器）："How are you"
- 编码器提取语义特征，输出上下文相关的向量表示（如[h_1, h_2, h_3]）。
输出序列（解码器）：生成"Comment ça va"（法语）
- 第1步：基于[h_1, h_2, h_3]和起始符<SOS>，生成"Comment"。
- 第2步：基于[h_1, h_2, h_3]和"<SOS> Comment"，生成"ça"。
- …（逐步完成）

6. 应用：变体与扩展

编码器和解码器的选择取决于任务需求：

纯编码器模型：如BERT、ViT，仅保留编码器，用于分类/表征任务。
纯解码器模型：如GPT系列，仅保留解码器（无交叉注意力），用于生成任务。
编码器-解码器模型：原始Transformer、T5、BART，适用于序列到序列任务（翻译、摘要）。

模块	主要任务	代表模型	典型应用
编码器	特征提取、理解输入	BERT, ViT, Wav2Vec	文本分类、NER、目标检测、语音识别
解码器	自回归生成输出	GPT, Stable Diffusion	文本生成、图像合成、代码补全、TTS
编码器-解码器	序列到序列映射	Transformer, T5, BART	机器翻译、文本摘要、语音到语音翻译