Perché in GPT viene utilizzato un decodificatore invece di un codificatore?

GPT utilizza un'architettura basata su un decodificatore di trasformatori, anziché su un codificatore, perché il suo compito è generare una sequenza di testo token per token, basandosi sul contesto precedente.

Motivi principali:

• Generazione autoregressiva: Il decodificatore predice il prossimo token utilizzando i token già generati, il che è ideale per i compiti di generazione di testo.
• Mascheramento dell'attenzione: Nel decodificatore viene applicato un mascheramento affinché il modello non possa 'sbirciare' nei token futuri, garantendo un ordine corretto di generazione.
• Semplicità ed efficienza: Usare solo il decodificatore semplifica l'architettura e riduce i costi computazionali rispetto ai modelli encoder-decoder.

A differenza di un encoder, che è più adatto per comprendere e codificare i dati di input (ad esempio, in compiti di classificazione o traduzione), GPT si concentra sulla generazione di sequenze, rendendo il decodificatore la scelta ottimale.