概述
编码器-解码器架构将模型分为两半：一半读取输入并将其压缩为丰富的内部表示，另一半生成输出。该设计支持翻译、摘要以及任何输入和输出为不同序列的任务。
编码器-解码器架构是语言 AI 堆栈的一部分，用于大规模读取、生成、分类和转换文本和语音。
深入探讨
编码器-解码器模型分两个阶段处理问题。编码器读取整个输入序列（例如，英语句子）并将其转换为一组捕获含义的上下文向量。然后，解码器一次生成一个标记的输出序列（例如，法语），同时回顾其之前的输出和编码器的表示。最初的 2017 Transformer 是一个专为翻译而构建的编码器-解码器。 T5 和 BART 等模型使用这种形状并将每个任务框架为文本输入、文本输出。这种分割非常强大，因为编码器可以立即看到整个输入（双向上下文），而解码器则生成从左到右的输入。这使得该设计非常适合输出长度和内容与输入不同的序列到序列问题。
技术洞察
编码器使用双向自注意力，因此每个输入令牌都会同时关注所有其他令牌。解码器是自回归的，并使用屏蔽自注意力，这意味着每个位置只能看到较早的位置以保留因果生成。连接它们的是交叉注意力：解码器层查询编码器的最终隐藏状态。这种分离使编码器能够构建完整的、与顺序无关的理解，而解码器一次提交一个令牌。
掌握编码器-解码器架构
编码器-解码器架构将模型分为两半：一半读取输入并将其压缩为丰富的内部表示，另一半生成输出。该设计支持翻译、摘要以及任何输入和输出为不同序列的任务。编码器-解码器架构是语言 AI 堆栈的一部分，用于大规模读取、生成、分类和转换文本和语音。为了建立深入的理解，请将编码器-解码器架构视为一种操作模型，而不是单一功能：定义所需的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地完成的任务与仍需要专家判断的任务分开。
在实践中，使用编码器-解码器架构的强大团队将提示、检索和审查循环设计为一个集成通信系统。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
语言工作流程可以在不牺牲一致性的情况下更快地移动。与此同时，幻觉事实可以悄悄地进入报告、支持流程或研究成果。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
语言工作流程可以在不牺牲一致性的情况下更快地移动。
语言工作流程可以在不牺牲一致性的情况下更快地移动。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
它扩展了跨语言和沟通方式的访问。
它扩展了跨语言和沟通方式的访问。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
团队可以花更多时间进行判断，而自动化则可以处理重复。
团队可以花更多时间进行判断，而自动化则可以处理重复。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
Google Translate 和 DeepL 使用编码器-解码器 Transformer 将一种语言的句子映射到另一种语言。
OpenAI 的 Whisper 对音频频谱图进行编码并将其解码为转录或翻译的文本。
T5 和 BART 提供抽象摘要功能，将长文章压缩为短摘要。
图像字幕系统将视觉编码器与文本解码器配对，以用文字描述照片。
实施模式
编码器-解码器架构的实践
Google Translate 和 DeepL 使用编码器-解码器 Transformer 将一种语言的句子映射到另一种语言。
Google Translate 和 DeepL 使用编码器-解码器 Transformer 将一种语言的句子映射到另一种语言。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
编码器-解码器架构的实践
OpenAI 的 Whisper 对音频频谱图进行编码并将其解码为转录或翻译的文本。
OpenAI 的 Whisper 对音频频谱图进行编码，并将其解码为转录或翻译的文本。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
编码器-解码器架构的实践
T5 和 BART 提供抽象摘要功能，将长文章压缩为短摘要。
T5 和 BART 提供抽象摘要，将长文章压缩为短摘要。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
编码器-解码器架构的实践
图像字幕系统将视觉编码器与文本解码器配对，以用文字描述照片。
图像字幕系统将视觉编码器与文本解码器配对，以文字描述照片。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
幻觉的事实可以悄悄地进入报告、支持流程或研究成果。
及时的敏感性可能会在类似的请求中产生不一致的结果。
如果访问控制薄弱，敏感文本数据可能会暴露。
实施路线图
在推出之前定义输出格式、语气和质量标准。
在推出之前定义输出格式、语气和质量标准。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
当准确性很重要时，请使用可信来源进行地面响应。
当准确性很重要时，请使用可信来源进行地面响应。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
为高风险输出保留人工审查检查点。
为高风险输出保留人工审查检查点。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
跟踪故障模式并定期重新训练提示或工作流程。
跟踪故障模式并定期重新训练提示或工作流程。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。