Encoder-Only、Encoder-Decoder、Decoder-Only之间的区别

Encoder-Only架构

结构介绍： 多个只有Self-Attention和mlp的Transformer层串联起来
Encoder-Only 架构，也被称为单向架构，仅包含编码器部分。它主要适用于不需要生成序列的任务，只需要对输入进行编码和处理的单向任务场景，如文本分类、情感分析等。这种架构的代表是 BERT 相关的模型，例如 BERT、RoBERT 和 ALBERT 等。

Encoder-Only

架构的核心思想是利用神经网络对输入文本进行编码，提取其特征和语义信息，并将编码结果传递给后续的处理模块。这种架构的优点是能够更好地理解输入文本的语义和上下文信息，从而提高文本分类和情感分析等任务的准确性。缺点是它无法直接生成文本输出，因此在需要生成文本的任务中不太适用。

Encoder-Decoder架构

结构介绍： 其中Encoder单层包括Self-Attention和MLP，Decoder单层包括Self-Attention，Cross-Attention和MLP。Cross-Attention的特殊之处在于输入的K和V来自Encoder的输出，而Q来自于自己的Self-Attention的输出。
Encoder-Decoder 架构，也被称为序列到序列架构，同时包含编码器和解码器部分。它通常用于序列到序列（Seq2Seq）任务，如机器翻译、对话生成等。这种架构的代表是以 Google 训练出来的 T5 为代表的相关大模型。

Encoder-Decoder

架构的核心思想是利用编码器对输入序列进行编码，提取其特征和语义信息，并将编码结果传递给解码器。然后，解码器根据编码结果生成相应的输出序列。这种架构的优点是能够更好地处理输入序列和输出序列之间的关系，从而提高机器翻译和对话生成等任务的准确性。缺点是模型复杂度较高，训练时间和计算资源消耗较大。

Encoder-Decoder架构的大模型有很多，例如Google的T5模型、华为的盘古NLP大模型等。

Decoder-Only架构

Decoder-only架构有两大与Encoder-only架构相区别的特征。

（1）Cross-Attention：具有能接受Encoder输出的Cross-Attention作为中间层。

（2）past_key_values：在进行生成任务时，可以直接在Decoder的每一个layer内的Self-Attention添加上一步key和value，进行concate然后计算Self-Attention。
特征（1）发挥作用的时间在于Encoder计算完成后，Decoder计算过程中。特征（2）发挥作用的时间在于生成任务的循环中第2轮及以后Decoder的计算过程中。

Decoder-Only 架构，也被称为生成式架构，仅包含解码器部分。它通常用于序列生成任务，如文本生成、机器翻译等。这种架构的模型适用于需要生成序列的任务，可以从输入的编码中生成相应的序列。同时，Decoder-Only 架构还有一个重要特点是可以进行无监督预训练。在预训练阶段，模型通过大量的无标注数据学习语言的统计模式和语义信息。

Decoder-Only 架构的优点是擅长创造性的写作，比如写小说或自动生成文章。它更多关注于从已有的信息（开头）扩展出新的内容。其缺点是需要大量的训练数据来提高生成文本的质量和多样性。

Decoder-Only架构的大模型的代表有GPT系列、LLaMA、OPT、BLOOM等。这类模型采用预测下一个词进行训练，常见下游任务有文本生成、问答等，因此被称为ALM（Autoregressive Language Model）。