Warum wird in GPT ein Decoder anstelle eines Encoders verwendet?

GPT verwendet eine Architektur basierend auf einem Transformator-Decoder, anstatt eines Encoders, weil seine Aufgabe darin besteht, eine Textsequenz Token für Token zu generieren, basierend auf dem vorherigen Kontext.

Hauptgründe:

• Autoregressive Generierung: Der Decoder sagt das nächste Token voraus, indem er die bereits generierten Tokens verwendet, was ideal für Textgenerierungsaufgaben ist.
• Maskierung der Aufmerksamkeit: Im Decoder wird eine Maskierung angewendet, damit das Modell nicht in zukünftige Tokens 'hineinschauen' kann, was eine korrekte Reihenfolge der Generierung gewährleistet.
• Einfachheit und Effizienz: Die Verwendung nur des Decoders vereinfacht die Architektur und reduziert die Rechenkosten im Vergleich zu Encoder-Decoder-Modellen.

Im Gegensatz zum Encoder, der besser geeignet ist, Eingabedaten zu verstehen und zu kodieren (z.B. bei Klassifizierungs- oder Übersetzungsaufgaben), konzentriert sich GPT auf die Generierung von Sequenzen, was den Decoder zur optimalen Wahl macht.