--- title: "僅解碼器模型（Decoder-Only Model）" slug: decoder-only-model language: zh-TW source: https://aiterms.tw/learning/what-is-decoder-only-model updated_at: 2026-07-04 tags: [深度學習, 自然語言處理, 生成式AI, 大型語言模型, source:ipas] ipas_term: true type: deep-dive --- # 僅解碼器模型 是什麼？ > 僅解碼器模型是一種專注於自迴歸生成的架構，透過預測下一個詞彙來產生連續文本，為現代語言模型的核心。 ## 核心概念 僅解碼器模型是自然語言處理領域中一種極為重要的深度學習架構。要理解僅解碼器模型，我們需要先回顧 Transformer 模型的原始設計。原始的 Transformer 模型包含編碼器與解碼器兩個主要部分，編碼器負責理解輸入序列並將其轉換為隱藏表示，而解碼器則根據這些表示生成輸出序列。這種編碼器與解碼器結合的架構最初是為了機器翻譯任務而設計的。 然而，隨著技術的演進，研究人員發現，如果將目標設定為純粹的文本生成，我們並不一定需要一個獨立的編碼器來處理輸入。僅解碼器模型就是基於這樣的洞察而誕生的。它將原始的架構進行了簡化，完全移除了編碼器，只保留了解碼器的部分。在這種簡化後的架構中，模型直接接收輸入序列，並透過自注意力機制來捕捉序列內部各個詞彙之間的關聯性。 這種架構的核心思想是自迴歸生成。自迴歸意味著模型在生成當前詞彙時，會依賴於之前已經生成的所有詞彙。這種由左至右的生成方式非常符合人類語言的表達習慣，因為我們在說話或寫作時，也是根據前面的語境來決定接下來要用什麼詞彙。僅解碼器模型透過這種方式，學習語言的統計規律和語義結構，從而在給定一段提示詞的情況下，能夠流暢地接續生成後續的文本。 簡化架構帶來了幾個顯著的優勢。首先，由於減少了模型的組件，這使得在大規模資料上進行訓練變得更加直接與單純。模型只需要專注於單一的目標，也就是預測下一個詞彙，這種單一目標簡化了訓練過程的複雜度。其次，這種架構非常適合處理開放式的生成任務，例如撰寫文章、延續故事或是進行多輪對話。在這些場景中，輸入和輸出的界線往往是模糊的，而僅解碼器模型能夠將輸入提示和生成的文本視為一個連續的序列進行處理。 ## 運作原理 僅解碼器模型的運作原理建立在自注意力機制和自迴歸預測的基礎之上。當一段文本被輸入到模型中時，首先會經過詞彙嵌入層，將每一個詞彙轉換為高維度的向量表示。同時，為了保留詞彙在序列中的位置資訊，模型會加上位置編碼，這樣模型才能區分同一個詞彙在不同位置時的含義差異。 進入解碼器層後，最關鍵的組件是遮罩多頭自注意力機制。在標準的自注意力機制中，序列中的每一個詞彙都可以與序列中的所有其他詞彙進行資訊交換。但是，在僅解碼器模型中，我們必須保證模型在預測下一個詞彙時，只能看見過去的詞彙，而不能偷看未來的詞彙。這就是遮罩機制的作法，它會將注意力矩陣中未來位置的權重遮蔽掉，迫使模型只能依賴過去和當前的資訊來進行推斷。 多頭自注意力機制允許模型同時從多個不同的子空間中捕捉資訊。不同的注意力頭可能會關注不同的語法結構或語義關聯，例如有的頭可能專注於主謂關係，有的頭可能專注於代詞指代。這些來自不同注意力頭的資訊會被拼接起來，然後經過線性轉換，傳遞給前饋神經網路。 前饋神經網路對每一個位置的特徵向量進行非線性轉換，進一步提取更高層次的特徵表示。這個過程通常包含兩個線性變換以及中間的一個激活函數。經過多層這樣的解碼器結構堆疊，模型對序列的理解會越來越深入。 在最後的輸出階段，模型會將最後一層的隱藏狀態傳遞給一個線性分類器，將特徵向量映射到整個詞彙表的大小。接著，透過 Softmax 函數，模型會計算出詞彙表中每一個詞彙作為下一個輸出詞彙的機率分布。在文本生成過程中，我們可以選擇機率最高的詞彙作為輸出，或者使用不同的採樣策略來增加生成文本的多樣性。生成出一個新詞彙後，這個新詞彙會被加入到輸入序列的末尾，模型再次重複上述的運算過程，預測下一個詞彙，如此循環往復，直到生成代表結束的特殊標記或是達到預設的長度限制。 ## 實際應用 僅解碼器模型在當今的自然語言處理領域有著廣泛的應用。首先是文本生成任務，這也是它最擅長的領域。從撰寫新聞報導、創作詩歌和小說，到生成電子郵件草稿和行銷文案，模型都能夠根據使用者的提示，快速生成結構完整且語句流暢的文本。在內容創作領域，這類模型已經成為許多作家和編輯的輔助工具，幫助他們克服創作瓶頸，激發新的靈感。 在對話系統和聊天機器人方面，僅解碼器模型也展現了極大的潛力。傳統的對話系統往往依賴於預先定義的規則或意圖分類，難以應對複雜多變的自然對話。而基於僅解碼器模型的聊天機器人，透過在海量對話資料上進行訓練，能夠理解使用者的意圖，並生成自然且具備上下文關聯性的回覆。這使得人機對話變得更加流暢和人性化，廣泛應用於客戶服務、虛擬助理和情感陪伴等場景。 程式碼生成也是近年來備受矚目的應用方向。雖然程式語言與自然語言在結構上有所不同，但它們都是一種序列資料。透過在大量的程式碼庫上進行訓練，僅解碼器模型能夠學習程式語言的語法規則和程式設計模式。開發者只需要輸入自然語言的註解或是部分的程式碼片段，模型就能夠自動補全剩餘的程式碼，或是根據需求生成完整的函式和類別，大幅提高了軟體開發的效率。 此外，僅解碼器模型在語言翻譯、文本摘要、問答系統等傳統的自然語言處理任務中，也經常被用作基礎模型。透過微調或是使用特定格式的提示詞，模型可以適應不同的任務需求，這展示了其強大的泛化能力和多功能性。在資料擴增領域，這些模型也被用來生成合成資料，以補充訓練資料集的不足，這對於資源匱乏的語言或是特定的專業領域尤為重要。 ## 常見誤區 關於僅解碼器模型，業界和使用者中存在一些常見的誤解。一個普遍的誤解是認為因為模型缺乏編碼器，所以它在理解複雜上下文的能力上存在先天缺陷。雖然編碼器-解碼器架構在處理輸入和輸出結構不同的任務時具有優勢，但透過增加模型的參數量和訓練資料的規模，僅解碼器模型同樣能夠學習到深層的上下文表示。目前許多巨型的僅解碼器模型在閱讀理解和邏輯推理等任務上，已經表現出極高的水準。 另一個常見的誤區是將僅解碼器模型等同於所有的大型語言模型。雖然目前主流的大型語言模型大多採用這種架構，但大型語言模型是一個更廣泛的概念，它也包含了採用純編碼器架構或是編碼器-解碼器架構的模型。不同架構的模型在設計目標和適用場景上各有側重，並不能一概而論。使用者在選擇模型時，應該根據具體的應用需求來評估哪種架構更為合適。 有人會認為自迴歸生成的過程必然導致生成速度緩慢。的確，由於必須逐詞生成，相較於一次性生成所有文本的方法，自迴歸生成的延遲較高。然而，透過硬體加速、模型量化、記憶體優化以及各種類型的推論優化技術，目前僅解碼器模型的生成速度已經得到了顯著的提升，足以滿足許多即時應用的需求。 最後，有些人認為僅解碼器模型只是單純的鸚鵡學舌，缺乏真正的理解能力。這涉及到人工智慧領域關於理解本質的討論。雖然模型是透過統計規律來預測下一個詞彙，但當模型規模大到一定程度時，它會在內部形成對世界知識和邏輯規則的表示。這種基於海量資料學到的表示，雖然與人類的認知機制不同，但在行為表現上，模型確實展現出了類似於理解和推理的能力。 ## 與相關技術的比較 在自然語言處理的發展歷程中，僅解碼器模型經常與其他兩種主要的架構進行比較，即僅編碼器模型和編碼器-解碼器模型。 僅編碼器模型的代表是 BERT 系列。這類模型的設計目的是為了深入理解文本，它們採用雙向的自注意力機制，能夠同時考慮一個詞彙的左側和右側上下文。這種雙向性使得僅編碼器模型在文本分類、命名實體識別、情感分析等自然語言理解任務中表現出色。然而，由於其雙向的特性，這類模型並不適合用於自迴歸的文本生成，因為在生成過程中，未來的上下文是未知的。相比之下，僅解碼器模型透過遮罩機制確保了生成的因果性，雖然犧牲了雙向的上下文資訊，但獲得了強大的生成能力。 編碼器-解碼器模型則是保留了 Transformer 的完整結構。這類模型在處理機器翻譯、文本摘要等序列到序列的任務時非常自然。編碼器負責將源文本轉換為豐富的語義表示，解碼器則根據這些表示生成目標文本。這種分離的設計使得模型在處理長輸入和複雜對應關係時具有一定的優勢。然而，編碼器-解碼器模型的參數量通常較大，且在訓練目標的設計上相對複雜。近年來，隨著模型規模的擴大，研究人員發現僅解碼器模型透過簡單的語言建模目標，加上合適的提示詞工程，也能在許多序列到序列的任務中達到甚至超越編碼器-解碼器模型的表現。 此外，在與傳統的循環神經網路的比較中，僅解碼器模型展現了巨大的優勢。循環神經網路在處理序列時必須按順序逐步計算，這限制了其平行運算的能力。而僅解碼器模型中的自注意力機制可以在整個序列上同時進行計算，極大地提高了訓練效率。同時，循環神經網路在處理長序列時容易遇到梯度消失和遺忘的問題，而自注意力機制使得模型能夠直接捕捉任意距離的依賴關係，這在處理長篇文本時尤為關鍵。 ## iPAS 考試出題分析 屬於未分類考範圍。 ## 常見問題 ### 僅解碼器模型和編碼器-解碼器模型在訓練資料處理上有何不同？ 僅解碼器模型通常採用語言建模目標進行訓練，其核心是根據給定的前綴文本來預測下一個詞彙，主要使用大量無標註文本由左至右處理。相對而言，編碼器-解碼器模型常處理序列到序列任務，需要成對的資料集。編碼器處理完整輸入序列，解碼器在給定編碼器輸出與已生成文本條件下預測詞彙。僅解碼器模型的優勢在於能更自然地利用海量無監督文本預訓練。 ### 為什麼目前主流的大型語言模型多採用僅解碼器架構？ 主流模型偏好此架構主要在於其擴展性與訓練簡潔性。移除編碼器後模型結構更加一致，使分散式系統上的大規模訓練和參數平行化更容易。當模型規模擴展到千億參數級別時，透過自迴歸預測下一個詞彙這種簡單方式，模型能夠湧現出零樣本與少樣本學習能力。這代表單一模型配合適當的提示詞，就能處理多種原本需要專門模型處理的任務，展現極高泛化能力。 ### 僅解碼器模型在處理長文本時會遇到哪些挑戰？ 主要挑戰在於計算資源消耗與上下文記憶限制。自注意力機制的計算複雜度隨序列長度呈二次方成長，當輸入文本過長時，模型會消耗大量記憶體並導致推論速度急劇下降。此外，受限於訓練時的上下文視窗大小，模型可能無法有效捕捉距離過遠的依賴關係，導致生成長文時出現邏輯不連貫。研究人員正積極開發稀疏注意力與長上下文擴展技術來提升效能。 --- 深度解說頁：https://aiterms.tw/learning/what-is-decoder-only-model 快查頁：https://aiterms.tw/terms/decoder-only-model 最後更新：2026/07/04