在自然语言处理（NLP）的技术版图中，Transformer架构无疑是一座里程碑。它的Encoder（编码器）与Decoder（解码器）模块不仅在机器翻译等任务中协同作战，更衍生出了Encoder-only 的BERT和Decoder-only的GPT这样的"独立王者"。今天，我们就来深度拆解它们的架构、作用，以及BERT和GPT如何各自在"理解"与"生成"的赛道上封神。
一、Transformer：Encoder与Decoder的"双子星"架构
Transformer的原始设计是Encoder-Decoder协同模式（如图所示的经典架构），二者分工明确：
- Encoder（编码器） ：负责"理解输入"------通过自注意力机制捕捉输入序列的全局上下文关系，将文本转化为富含语义的特征表示。
- Decoder（解码器） ：负责"生成输出"------通过掩码自注意力 （保证自回归）和编码器-解码器注意力（关联输入语义），逐步生成目标序列。
这种协同模式在机器翻译等任务中表现卓越，但后续研究发现：Encoder和Decoder的能力可以"拆分"，各自独立支撑起不同类型的NLP任务。
二、Encoder-only：以BERT为代表的"语义理解大师"
1. 架构本质
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）仅由Transformer的Encoder层堆叠而成。它的核心能力是**"双向上下文理解"**------能同时捕捉一个词的"左上文"和"右下文"，从而更精准地理解文本语义。
2. 输入与输出
- 输入 ：带特殊标记的文本序列，例如：
[CLS] 我 喜欢 自然语言处理 [SEP][CLS]：用于聚合整个序列的语义，支撑文本分类等任务；[SEP]：用于分隔不同句子（如句对任务）。
- 输出 ：每个token的上下文嵌入向量 （即包含全局语义的特征表示）。
- 若用于文本分类 （如情感分析），则取
[CLS]位置的向量做分类； - 若用于命名实体识别（如识别"苹果"是公司还是水果），则取每个实体token的向量做识别；
- 若用于语义相似度计算 （如判断两句话是否同义），则取两句话的
[CLS]向量做相似度建模。
- 若用于文本分类 （如情感分析），则取
3. 应用场景
BERT凭借强大的"理解能力"，几乎统治了NLP的**"理解类任务"：文本分类、命名实体识别、语义角色标注、问答系统（如抽取式问答）等。它输出的是"语义特征"**，而非完整序列，是NLP领域的"语义理解基石模型"。
三、Decoder-only：以GPT为代表的"文本生成王者"
1. 架构本质
GPT（Generative Pre-trained Transformer）仅由Transformer的Decoder层堆叠而成。它的核心能力是**"自回归生成"**------通过"掩码自注意力"确保生成第( n )个token时，只能看到前( n-1 )个已生成的token，从而实现"逐词生成、逻辑连贯"的文本创作。
2. 输入与输出
- 输入 ：前缀文本（称为"Prompt"，即提示词），例如：
"人工智能的未来" - 输出 ：完整的生成序列，例如：
"人工智能的未来充满无限可能，它将重塑医疗、教育、交通等各行各业的运作模式，甚至在艺术创作领域也能与人类并肩探索灵感的边界......"
它通过对每个位置的token做概率预测（Softmax层），最终生成连贯的长文本。
3. 应用场景
GPT凭借强大的"生成能力"，在**"生成类任务"中大放异彩：对话系统（如ChatGPT）、文本创作（如小说续写）、代码生成、知识问答（如基于上下文的开放式问答）等。它输出的是"完整序列"**，是NLP领域的"创意生成引擎"。
四、BERT vs GPT：Encoder-only与Decoder-only的巅峰对决
| 维度 | BERT（Encoder-only） | GPT（Decoder-only） |
|---|---|---|
| 核心能力 | 双向上下文理解（"我懂了"） | 自回归序列生成（"我能写"） |
| 输入形式 | 带特殊标记的文本序列（含[CLS]/[SEP]） |
前缀提示词（Prompt） |
| 输出形式 | 语义特征向量（用于理解类任务） | 完整生成序列（用于创作类任务） |
| 任务偏向 | 文本分类、命名实体识别、问答（抽取式）等 | 对话生成、文本创作、代码生成、开放式问答等 |
| 架构逻辑 | 无生成能力，专注"理解"输入语义 | 无Encoder依赖，纯靠"自回归"生成输出 |
五、总结：Transformer模块的"拆分与独立"
Transformer的Encoder和Decoder本是协同作战的"双子星"，但通过对它们的"拆分"与"专精化训练"，催生出了BERT和GPT这样的现象级模型：
- Encoder的"理解能力"让BERT成为NLP理解类任务的标杆；
- Decoder的"生成能力"让GPT成为文本创作类任务的顶流。
这种"模块独立化"的思路，也为AI模型的架构创新提供了启示：无需追求"大而全"，聚焦"单点专精"也能打造出影响行业的技术突破。
未来，Encoder与Decoder的潜力或许还会在更多领域（如多模态、强化学习）绽放，让我们持续关注这场由Transformer开启的技术演进之旅。