Encoder-only大模型简介

大模型处于方兴未艾的阶段，目前最为火爆的GPT使用了decoder-only的架构。本文介绍另外一个架构：Encoder-Only架构，字面意义上与decoder相关，也是一个单方向的网络结构。早期的自然语言领域最为有名的是BERT就是基于此架构。本文重点介绍一下。

Encoder-Only架构是一种主要用于处理单向任务的神经网络结构，它只包含编码器（Encoder）部分。这种架构特别适合于那些不需要生成序列，而只需要对输入数据进行编码和处理的任务，例如文本分类、情感分析等。Encoder-Only架构的核心思想是对输入文本进行编码，提取特征和语义信息，并将编码结果传递给后续的处理模块。

优点：它能够更好地理解输入文本的语义和上下文信息，从而提高相关任务的准确性。然而，它的缺点在于无法直接生成文本输出，因此在需要文本生成的任务中不太适用。这种架构的代表模型包括BERT、RoBERTa和ALBERT等，它们都是基于Transformer架构的变种，通过预训练来理解双向上下文，广泛用于各种NLP任务。

例如，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个著名的Encoder-Only模型，它通过预训练来理解双向上下文，适用于各种需要文本理解的任务，如问答、命名实体识别等。BERT模型通过使用Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）作为预训练任务，学习输入数据的深层语义表示。

下面以情感分析为例，说明Encoder-Only架构的大模型是如何工作的。情感分析是一种自然语言处理任务，目的是判断一段文本所表达的情绪倾向，比如是积极的、消极的还是中性的。Encoder-Only架构的模型，如BERT，非常适合这类任务，因为它能够捕捉到文本中的细微语义差异。
实例
假设我们有一条电影评论：“The movie was absolutely fantastic, with great acting and an intriguing plot.”
我们想要使用Encoder-Only模型来判断这条评论的情感倾向。
步骤 1: 输入处理

1. 分词：将评论分割成单词序列：[“The”, “movie”, “was”, “absolutely”, “fantastic”, “,”, “with”, “great”, “acting”, “and”, “an”, “intriguing”, “plot”, “.”]。
2. 词嵌入：将每个单词转换成词嵌入向量，这些向量能够捕捉单词的语义信息。
3. 添加特殊标记：在序列的开始添加特殊的[CLS]标记，在序列的末尾添加[SEP]标记。这些标记帮助模型识别序列的开始和结束。
   步骤 2: 编码
4. 编码器处理：将处理后的输入序列输入到Encoder-Only模型中，如BERT。模型通过多层Transformer架构，使用自注意力机制来捕捉单词之间的依赖关系和上下文信息。
5. 特征提取：模型的隐藏层会生成每个单词的编码表示，这些表示包含了丰富的语义信息。
   步骤 3: 输出
6. 情感分类：通常，我们会在BERT模型的顶部添加一个全连接层，用于将[CLS]标记的输出转换为情感类别的概率分布。
7. 预测：通过softmax函数，我们可以得到每个情感类别的概率，比如积极、消极和中性。在这个例子中，模型可能会预测这条评论是积极的。
   步骤 4: 后处理
8. 阈值判断：根据概率分布，选择概率最高的类别作为最终的情感倾向。如果积极情感的概率最高，我们就认为这条评论是积极的。
   通过这个例子，我们可以看到Encoder-Only模型如何通过编码输入文本，提取深层语义特征，并用于情感分析任务。这种模型的优势在于它能够捕捉到文本中的复杂语义和上下文信息，从而提高情感分析的准确性。

总之，Encoder-Only架构的大模型在理解和分析大规模文本数据方面扮演着重要角色，尤其是在需要深入理解文本含义、情感或属性的应用场景中。随着技术的进步，这些模型可能会变得更加高效，能够处理更复杂的语义理解任务。