Azperk的博客

与传统的Encoder-Decoder架构不同，XLNet采用了结构，重点关注输入序列的建模，而没有使用解码器部分。这种架构类似于BERT，但XLNet在预训练阶段采用了不同的策略，从而改进了上下文的学习方式。Encoder（编码器）：XLNet采用Transformer架构的编码器部分，对输入序列进行建模。与BERT不同，XLNet的编码器可以通过更灵活的方式处理上下文信息，从而提高对长距离依赖关系的建模能力。Decoder（解码器）：XLNet并没有使用解码器部分，而是通过生成序列的方式进行任务训练。

BERT模型基于Transformer架构，采用了Encoder-Only结构，这与传统的Encoder-Decoder架构有所不同。Encoder（编码器）：Encoder的任务是将输入的序列转换为一个潜在的表示向量。这个向量可以包含输入序列的深层次语义信息，并被后续任务用来生成或理解文本。Decoder（解码器）：Decoder则是根据Encoder生成的潜在表示来生成目标序列或预测输出。