AIGC实战——Transformer模型

0. 前言

我们在 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 一节所构建的 GPT 模型是一个解码器 Transformer，它逐字符地生成文本字符串，并使用因果掩码只关注输入字符串中的前一个单词。另一些编码器 Transformer，不使用因果掩码，而是关注整个输入字符串以提取有意义的上下文表示。对于一些其他任务，如语言翻译，可以使用编码器-解码器 Transformer，将一个文本字符串翻译为另一个文本字符串，这类模型包含编码器 Transformer 块和解码器 Transformer 块。下表总结了三种类型的 Transformer 模型，其中列出了每种架构的典型模型和用途。

类型	典型模型	应用
Encoder	BERT	文本分类，命名实体识别，抽取式问答
Encoder-Decoder	T5	翻译