Waarom gebruikt GPT een decoder in plaats van een encoder?

GPT gebruikt een architectuur gebaseerd op een transformer-decoder, in plaats van een encoder, omdat zijn taak is om een tekstvolgorde te genereren token voor token, gebaseerd op de eerdere context.

Belangrijkste redenen:

• Autoregressieve generatie: De decoder voorspelt de volgende token met behulp van de reeds gegenereerde tokens, wat ideaal is voor tekstgeneratietaken.
• Attention masking: In de decoder wordt masking toegepast zodat het model niet 'naar voren kan kijken' in de toekomstige tokens, wat een correcte volgorde van generatie garandeert.
• Eenvoud en efficiëntie: Alleen de decoder gebruiken vereenvoudigt de architectuur en vermindert de computationele kosten in vergelijking met encoder-decoder modellen.

In tegenstelling tot een encoder, die beter geschikt is voor het begrijpen en coderen van invoergegevens (bijvoorbeeld bij classificatie- of vertaalopdrachten), richt GPT zich op het genereren van sequenties, waardoor de decoder de meest geschikte keuze is.