1. Transformer架构的两大方向
Transformer分为两大类应用,但划分标准不是"分类vs生成",而是编码方式:
- Encoder架构 (代表:BERT):
使用Transformer的编码器 (Encoder),擅长理解任务 (文本分类、实体识别、语义匹配等)。- 特点:双向注意力,能看到整个句子的上下文
- 输出:每个token的上下文相关表示(即Embedding)
- Decoder架构 (代表:GPT):
使用Transformer的解码器 (Decoder),擅长生成任务 (文本续写、对话、翻译等)。- 特点:单向注意力(只能看前面的词),自回归生成
- 输出:下一个token的概率分布
"BERT分类模型"和"GPT生成模型"是正确的,但Embedding不是独立的一类,而是这些模型的中间产物。
2. Embedding模型的本质
Embedding(嵌入)是所有Transformer模型的底层能力,指将离散的文本转换为连续向量表示的过程:
- BERT的Embedding :
通过Encoder生成,包含双向上下文信息,适合用于:- 句子/词向量表示(如语义搜索)
- 下游任务的输入特征(如分类、聚类)
- GPT的Embedding :
通过Decoder生成,带有单向上下文信息,通常用于:- 生成过程中的隐状态表示
- 微调时的特征提取(较少直接使用)
独立存在的"Embedding模型"(如OpenAI的text-embedding-ada-002)通常是基于Encoder架构(类似BERT)训练的,专门用于生成高质量的文本向量表示。
3. 三者的关系总结
概念 | 所属架构 | 核心功能 | 典型应用场景 |
---|---|---|---|
BERT | Transformer编码器 | 生成双向上下文Embedding | 文本分类、语义理解 |
GPT | Transformer解码器 | 自回归生成文本 | 对话、创作、代码生成 |
Embedding模型 | 通常基于编码器 | 输出文本的向量表示 | 搜索、推荐、聚类 |
4. 常见误解澄清
- 不是所有Embedding都来自BERT :
Embedding是任何神经网络的通用能力,CNN/RNN也能生成Embedding,只是Transformer(尤其是BERT)的Embedding质量更高。 - GPT也有Embedding :
GPT在生成过程中会内部产生Embedding,但这些Embedding是单向的,通常不直接用于表示任务。 - Embedding模型≠分类模型 :
专门用于生成Embedding的模型(如Sentence-BERT)会优化向量表示质量,而BERT分类模型是在Embedding基础上加分类头微调得到的。
5. 技术演进趋势
- 统一趋势:现代大模型(如GPT-4)逐渐融合编码器和解码器能力,支持生成和理解双重任务。
- Embedding专用化:业界趋向于训练独立的Embedding模型(如Cohere Embed、OpenAI Embedding),与生成模型(GPT)分工协作。