文章总结： 本文系统解析了Transformer架构中encoder、decoder和encoder-decoder三类核心结构的区别，指出其关键在于信息流动方式、注意力范围和任务目标的差异。encoder采用双向注意力，适合文本理解与表征任务，典型模型为BERT；decoder采用因果注意力，专长自回归文本生成，典型模型为GPT系列；encoder-decoder则结合两者，适用于序列到序列转换任务如翻译和摘要，典型模型为T5和BART。文章还解释了当前生成式大模型多采用decoder-only架构的原因，并总结了各类结构的适用场景。 综合评分： 100 文章分类： 技术标准,AI安全

Encoder、Decoder和Encoder-Decoder的区别

内存泄漏

2026年6月5日 00:00 辽宁

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以下文章来源于AI知识一学就会 ，作者小董哥

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AI大模型相关知识分享，科研知识分享 作者: 小董哥，上市公司大模型算法研究员，985计科本硕，小镇做题家

在Transformer架构中，Encoder、Decoder和Encoder-Decoder是三类最基本的模型结构。它们的核心区别不在于是否使用注意力机制，而在于信息如何流动、模型能看到哪些上下文，以及模型最终适合完成什么任务。

理解这三类结构，是理解BERT、GPT、T5、BART等大模型差异的基础。

Encoder：擅长理解输入

Encoder的主要作用是对输入序列进行编码，将原始token转换成包含上下文信息的表示向量。

在Encoder中，每个token都可以通过Self-Attention关注输入序列中的其他token。也就是说，Encoder通常采用双向注意力机制。对于一句话中的某个词，模型既可以看到它左边的内容，也可以看到它右边的内容。

例如英文句子：

I went to the bank to deposit some money.

当模型理解bank这个词时，可以同时利用前面的went to和后面的deposit some money。结合这些上下文信息，模型会判断这里的bank更可能表示“银行”这个金融机构，而不是“河岸”。

因此，Encoder更适合理解类任务，例如：

• 文本分类
• 情感分析
• 命名实体识别
• 语义匹配
• 文本检索
• 句向量表示
• 阅读理解中的答案抽取

BERT是典型的Encoder-only模型。它的训练目标不是从左到右生成文本，而是通过Masked Language Modeling等任务学习上下文语义表示。

Encoder的特点可以概括为：输入序列整体可见，适合理解和表征，但不适合直接进行自回归式长文本生成。因此，如果任务目标是理解输入，并提取语义向量用于分类、匹配、检索、聚类等下游任务，Encoder通常是更合适的选择。

Decoder：擅长生成文本

Decoder的主要作用是根据已有内容逐步生成下一个token。与Encoder不同，Decoder在生成时通常只能看到当前位置之前的token，不能看到未来token。

这种机制称为因果注意力或自回归注意力。例如模型要生成一句话：

人工智能正在改变科研方式。

生成过程不是一次性完成的，而是一步一步进行：

人工 → 智能 → 正在 → 改变 → 科研 → 方式

当模型生成“改变”时，它只能利用前面已经生成的“人工智能正在”，不能提前看到后面的“科研方式”。

这种结构非常适合文本生成任务，例如：

• 对话生成
• 文章续写
• 代码生成
• 摘要生成
• 文本改写
• 指令问答

GPT、LLaMA、Qwen、DeepSeek等主流生成式大语言模型，大多属于Decoder-only架构。

Decoder的特点可以概括为：只能利用历史上下文，适合自回归生成，是当前大语言模型最常见的结构。

需要注意的是，Decoder并不是只能生成，不能理解。在大规模预训练后，Decoder-only模型同样可以表现出很强的理解能力。只是从结构设计上看，它的核心任务更偏向根据已有上下文预测下一个 token。

Encoder-Decoder：输入理解与输出生成分离

Encoder-Decoder结构同时包含Encoder和Decoder两部分。其中，Encoder负责读取并理解完整输入；Decoder负责根据Encoder的结果逐步生成输出。

这一结构最早在机器翻译任务中非常典型。例如将中文翻译成英文：

输入：

我喜欢机器学习。

Encoder先对整句中文进行编码，得到上下文表示；Decoder再根据这些表示逐步生成英文：

I like machine learning.

在这个过程中，Encoder处理的是源语言输入，Decoder生成的是目标语言输出。Decoder不仅会关注自己已经生成的内容，还会通过Cross-Attention关注Encoder输出的表示。

因此，Encoder-Decoder结构适合输入和输出都比较明确的序列到序列任务，例如：

• 机器翻译
• 文本摘要
• 文本改写
• 问答生成
• 语法纠错
• 文本到文本的统一任务建模

T5、BART是典型的Encoder-Decoder模型。它们通常将各种NLP任务统一成输入文本 → 输出文本的形式。

Encoder-Decoder的特点可以概括为：Encoder负责理解输入，Decoder负责生成输出，适合输入输出结构明确的转换任务。

三者的核心区别

三类结构最关键的区别可以从三个角度理解。

第一，注意力可见范围不同。

Encoder通常使用双向注意力，输入中的每个token可以看到整个输入序列。Decoder使用因果注意力，每个token只能看到当前位置之前的内容。Encoder-Decoder中，Encoder可以双向理解输入，Decoder则按自回归方式生成输出，并通过Cross-Attention引用Encoder的结果。

第二，任务目标不同。

Encoder更关注“理解输入”，目标是获得高质量语义表示。Decoder更关注“生成下一个 token”，目标是连续生成文本。Encoder-Decoder则把理解和生成分成两个阶段，适合从一种序列转换到另一种序列。

第三，典型模型不同。

BERT属于Encoder-only，适合表示学习和理解任务。GPT、LLaMA、Qwen等属于Decoder-only，适合生成式任务。T5、BART属于 Encoder-Decoder，适合文本到文本转换任务。

可以简单总结为：

| 结构 | 注意力方式 | 主要能力 | 典型模型 | 典型任务 | | — | — | — | — | — | | Encoder-only | 双向注意力 | 理解、表征 | BERT | 分类、匹配、检索、抽取 | | Decoder-only | 因果注意力 | 生成、续写 | GPT、LLaMA、Qwen | 对话、写作、代码生成 | | Encoder-Decoder | Encoder 双向，Decoder 单向 | 输入理解 + 输出生成 | T5、BART | 翻译、摘要、改写 |

为什么现在生成式大模型多采用Decoder-only？

当前主流大语言模型大多采用Decoder-only 架构，一个重要原因是它与自回归语言建模目标高度一致。自回归语言建模的核心任务是：

给定前面的token，预测下一个token。

这与Decoder的因果注意力机制天然匹配。模型在训练时学习预测下一个token，在推理时也按照同样的方式逐步生成文本，因此训练目标和推理过程保持一致。

此外，Decoder-only架构相对统一，便于进行大规模扩展。随着参数量、数据量和训练算力的增加，这类模型不仅具备文本生成能力，也逐渐表现出较强的理解、推理、代码和工具调用能力。

不过，这并不意味着Encoder或Encoder-Decoder已经过时。在语义检索、文本表示、分类任务中，Encoder仍然非常重要；在翻译、摘要、改写等输入输出结构明确的任务中，Encoder-Decoder依然具有优势。

总结

Encoder、Decoder 和Encoder-Decoder的区别，本质上是信息流动方式的区别。

Encoder让每个token充分理解整个输入，适合做语义表示；Decoder按照从左到右的方式逐步生成内容，适合做文本生成；Encoder-Decoder则将输入理解和输出生成分开，适合完成序列到序列转换任务。

如果用一句话概括：

Encoder偏理解，Decoder偏生成，Encoder-Decoder兼顾输入理解和输出生成。

理解这一点，再去看BERT、GPT、T5、BART等模型，就不会只停留在模型名字上，而能真正理解它们在结构和任务上的差异。

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本文转载自：内存泄漏 《Encoder、Decoder和Encoder-Decoder的区别》