title: 编码器-解码器模型

编码器-解码器模型

概念与架构

编码器-解码器模型设计用于处理序列到序列（Sequence-to-Sequence，简称seq2seq）任务，这类任务需要将一个序列转换为另一个可能长度不同的序列。

编码器-解码器架构包含两个主要组件：

• 编码器（Encoder）：将输入序列压缩为固定长度的上下文向量（context vector）
• 解码器（Decoder）：基于上下文向量生成目标序列

工作原理

1. 编码阶段：编码器逐步处理输入序列中的每个元素，并更新其隐藏状态。处理完整个序列后，最终的隐藏状态被用作上下文向量。

2. 解码阶段：解码器接收上下文向量作为初始隐藏状态，然后递归地生成输出序列中的每个元素。每一步，它使用先前生成的元素和当前隐藏状态来预测下一个元素。

import torch
import torch.nn as nn

class EncoderRNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(EncoderRNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
        self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size)
        
    def forward(self, input, hidden):
        embedded = self.embedding(input).view(1, 1, -1)
        output, hidden = self.gru(embedded, hidden)
        return output, hidden
    
    def init_hidden(self):
        return torch.zeros(1, 1, self.hidden_size)

class DecoderRNN(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, output_size):
        super(DecoderRNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.embedding = nn.Embedding(output_size, hidden_size)
        self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size)
        self.out = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
        
    def forward(self, input, hidden):
        output = self.embedding(input).view(1, 1, -1)
        output, hidden = self.gru(output, hidden)
        output = self.softmax(self.out(output[0]))
        return output, hidden

应用场景

编码器-解码器架构广泛应用于多种NLP任务：

局限性

尽管编码器-解码器模型取得了显著成功，但仍存在一些主要局限性：

1. 信息瓶颈：固定长度的上下文向量难以捕获长序列中的所有信息
2. 梯度消失问题：在处理长序列时，远距离依赖关系难以学习
3. 顺序解码限制：自回归解码过程限制了生成效率

"编码器-解码器架构建立了序列转换的基础框架，但其最大的瓶颈是将整个序列压缩为固定向量，这在长序列任务中表现不佳。" —— Yoshua Bengio

改进方向

为解决上述问题，研究者提出了多种改进方案：

1. 注意力机制：允许解码器关注输入序列的不同部分，缓解信息瓶颈
2. Transformer架构：完全基于注意力机制的架构，解决了RNN的顺序处理限制
3. 预训练模型：如BART和T5，将编码器-解码器框架与预训练范式结合

小结

编码器-解码器架构为处理序列转换任务奠定了基础，尽管存在局限性，但其核心思想仍然影响着现代语言模型的设计。Transformer的出现通过注意力机制解决了传统编码器-解码器模型的主要问题，开创了NLP领域的新时代。