otter_ai1. Transformer架构演进全景解析
在自然语言处理领域，Transformer架构已经彻底改变了游戏规则。2017年那篇开创性的论文《Attention is All You Need》提出的基础架构，如今已经演化出三大分支：仅编码器（Encoder-only）、仅解码器（Decoder-only）和编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构。这三种架构各有所长，分别适用于不同的NLP任务场景。
1.1 架构演化树
让我们先看一个直观的架构对比：
| 架构类型 | 代表模型 | 注意力机制 | 典型应用场景 |
|---|---|---|---|
| 编码器-解码器 | T5, BART, mT5 | 双向+单向因果 | 机器翻译、文本摘要 |
| 仅编码器 | BERT, RoBERTa, ALBERT | 双向自注意力 | 文本分类、命名实体识别 |
| 仅解码器 | GPT系列, LLaMA, Qwen | 单向因果注意力 | 文本生成、对话系统 |
这三种架构都源于同一个祖先——原始Transformer的编码器-解码器设计，但在实际应用中根据任务需求进行了针对性优化。
1.2 核心设计哲学
每种架构背后都有其深刻的设计理念：
编码器-解码器架构 坚持原始Transformer的双塔设计，编码器负责理解输入，解码器负责生成输出。这种架构在处理输入输出不对称的任务（如翻译）时表现出色。
仅编码器架构 去掉了解码器，专注于对输入文本的深度理解。通过双向自注意力机制，这类模型能够同时考虑上下文的所有信息，非常适合需要全面理解文本的任务。
仅解码器架构 则走向另一个极端，专注于文本生成。采用单向注意力机制，确保每个token只能关注它之前的token，这种设计完美契合自回归生成的需求。
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2. 编码器-解码器架构深度剖析
2.1 原始Transformer的双塔设计
原始Transformer的编码器-解码器架构就像是一个精密的翻译团队：编码器是理解专家，负责透彻分析源语言文本；解码器是表达专家，基于编码器的理解生成目标语言文本。
让我们拆解这个架构的关键组件：
python复制class Transformer(nn.Module):
def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, d_ff, vocab_size, dropout=0.1):
super().__init__()
self.encoder = Encoder(num_layers, d_model, num_heads, d_ff, dropout