1. Transformer架構的兩大方向
Transformer分為兩大類應用，但劃分標準不是"分類vs生成"，而是編碼方式：
- Encoder架構（代表：BERT）：
使用Transformer的??編碼器??（Encoder），擅長??理解任務??（文本分類、實體識別、語義匹配等）。- 特點：雙向注意力，能看到整個句子的上下文
- 輸出：每個token的上下文相關表示（即Embedding）
- Decoder架構（代表：GPT）：
使用Transformer的??解碼器??（Decoder），擅長??生成任務??（文本續寫、對話、翻譯等）。- 特點：單向注意力（只能看前面的詞），自回歸生成
- 輸出：下一個token的概率分布
"BERT分類模型"和"GPT生成模型"是正確的，但Embedding不是獨立的一類，而是這些模型的中間產物。
2. Embedding模型的本質
Embedding（嵌入）是所有Transformer模型的底層能力，指將離散的文本轉換為連續向量表示的過程：
- BERT的Embedding：
通過Encoder生成，包含雙向上下文信息，適合用于：- 句子/詞向量表示（如語義搜索）
- 下游任務的輸入特征（如分類、聚類）
- GPT的Embedding：
通過Decoder生成，帶有單向上下文信息，通常用于：- 生成過程中的隱狀態表示
- 微調時的特征提取（較少直接使用）
獨立存在的"Embedding模型"（如OpenAI的text-embedding-ada-002）通常是基于Encoder架構（類似BERT）訓練的，專門用于生成高質量的文本向量表示。
3. 三者的關系總結
| 概念 | 所屬架構 | 核心功能 | 典型應用場景 |
|---|---|---|---|
| BERT | Transformer編碼器 | 生成雙向上下文Embedding | 文本分類、語義理解 |
| GPT | Transformer解碼器 | 自回歸生成文本 | 對話、創作、代碼生成 |
| Embedding模型 | 通常基于編碼器 | 輸出文本的向量表示 | 搜索、推薦、聚類 |
4. 常見誤解澄清
- 不是所有Embedding都來自BERT：
Embedding是任何神經網絡的通用能力，CNN/RNN也能生成Embedding，只是Transformer（尤其是BERT）的Embedding質量更高。 - GPT也有Embedding：
GPT在生成過程中會內部產生Embedding，但這些Embedding是單向的，通常不直接用于表示任務。 - Embedding模型≠分類模型：
專門用于生成Embedding的模型（如Sentence-BERT）會優化向量表示質量，而BERT分類模型是在Embedding基礎上加分類頭微調得到的。
5. 技術演進趨勢
- 統一趨勢：現代大模型（如GPT-4）逐漸融合編碼器和解碼器能力，支持生成和理解雙重任務。
- Embedding專用化：業界趨向于訓練獨立的Embedding模型（如Cohere Embed、OpenAI Embedding），與生成模型（GPT）分工協作。
