Pourquoi un décodeur est-il utilisé dans GPT plutôt qu'un encodeur?

GPT utilise une architecture basée sur un décodeur de transformateurs, plutôt que sur un encodeur, car sa tâche est de générer une séquence de texte un token à la fois, en se basant sur le contexte précédent.

Principales raisons :

• Génération autoregressive : Le décodeur prédit le prochain token en utilisant les tokens déjà générés, ce qui est idéal pour les tâches de génération de texte.
• Masquage de l'attention : Dans le décodeur, un masquage est appliqué pour que le modèle ne puisse pas 'regarder' dans les tokens futurs, assurant un ordre correct de génération.
• Simplicité et efficacité : Utiliser uniquement le décodeur simplifie l'architecture et réduit les coûts de calcul par rapport aux modèles encodeur-décodeur.

Contrairement à l'encodeur, qui est mieux adapté à la compréhension et à l'encodage des données d'entrée (par exemple, dans les tâches de classification ou de traduction), GPT se concentre sur la génération de séquences, ce qui rend le décodeur le choix optimal.