Почему в GPT используется декодер, а не энкодер?

GPT использует архитектуру на основе декодера трансформера, а не энкодера, потому что его задача — генерировать последовательность текста по одному токену за раз, основываясь на предыдущем контексте.

Основные причины:

• Автогрессивная генерация: Декодер предсказывает следующий токен, используя уже сгенерированные токены, что идеально подходит для задач генерации текста.
• Маскирование внимания: В декодере применяется маскирование, чтобы модель не могла «заглядывать» в будущие токены, обеспечивая корректный порядок генерации.
• Простота и эффективность: Использование только декодера упрощает архитектуру и снижает вычислительные затраты по сравнению с энкодер-декодерными моделями.

В отличие от энкодера, который лучше подходит для понимания и кодирования входных данных (например, в задачах классификации или перевода), GPT сфокусирован на генерации последовательностей, что делает декодер оптимальным выбором.