[ai笔记13] 大模型架构对比盘点：Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder

在人工智能和自然语言处理的领域，大模型架构的选择对模型性能和应用场景有着重要的影响。我们常见的模型架构主要分为三种类型：Encoder-Only、Decoder-Only和Encoder-Decoder。本文将对这三种架构进行对比，并给出相应的代码示例。

一、Encoder-Only架构

Encoder-Only架构主要用于特征提取和理解任务。其主要特点是通过多个编码器层，将输入序列经过变换后，生成上下文的表示。这种结构在处理文本分类、情感分析等任务时表现良好。例如，BERT模型便采用了这种架构。

代码示例（使用Hugging Face的Transformers库）：

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

# 初始化BERT tokenizer和模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 输入文本
text = "Hello, my dog is cute"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 获取编码后的输出
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# 获取最后一层的隐状态
last_hidden_state = outputs.last_hidden_state
print(last_hidden_state)

二、Decoder-Only架构

Decoder-Only架构主要用于生成任务。通过多层解码器，可以基于前面的上下文信息逐步生成新的序列。GPT系列模型即属于这一类，通常用于文本生成、对话生成等任务。

代码示例（使用Hugging Face的Transformers库）：

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
import torch

# 初始化GPT-2的tokenizer和模型
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# 输入文本
input_text = "Once upon a time"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

# 生成文本
with torch.no_grad():
    output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)

# 解码生成的token
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

三、Encoder-Decoder架构

Encoder-Decoder架构结合了前两者的优点，广泛应用于机器翻译、文本摘要等任务。在这种架构中，编码器首先对输入序列进行编码，然后解码器再通过上下文信息生成新的序列。典型的模型有Transformer和T5。

代码示例（使用Hugging Face的Transformers库）：

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
import torch

# 初始化T5的tokenizer和模型
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-small')
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-small')

# 输入文本（任务：翻译）
input_text = "translate English to German: Hello, how are you?"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

# 生成翻译结果
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(input_ids, max_length=50)

# 解码生成的token
translated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(translated_text)

总结

这三种大模型架构各有优劣，应用场景也各不相同。Encoder-Only架构适合理解和分类任务，Decoder-Only架构则更擅长生成任务，而Encoder-Decoder架构则是处理复杂任务的首选。根据具体的应用需求选择合适的架构，将能够最大化模型的性能和效果。希望通过本文的对比与示例，您能对这三种架构有更深入的理解。