Encoder — это часть архитектуры Transformer, которая отвечает за понимание входных данных. Он преобразует текст в внутреннее представление, с которым дальше работает модель.
Короткое определение
Encoder — это блок модели, который принимает входной текст, анализирует его с помощью self-attention и превращает в последовательность числовых представлений.
Подробное объяснение
Encoder работает по принципу параллельной обработки: он анализирует весь текст сразу, определяя связь между каждым токеном. Это позволяет модели понимать структуру, отношение слов и общую логику фразы.
Внутри encoder состоит из нескольких одинаковых слоёв. Каждый слой включает self-attention и feed-forward блоки, которые помогают модели увидеть зависимости и преобразовать их в более глубокие представления.
Encoder не генерирует текст — он только «понимает» его. Он создаёт векторное описание входной последовательности, которое потом используется другим компонентом модели.
Модели, работающие с переводом, анализом текста или классификацией, часто используют архитектуру encoder-only — например, BERT.
В больших системах encoder используется для поиска информации, анализа документов, выделения смысла и подготовки данных для дальнейших шагов.
Примеры использования
- Анализ текста в системах поиска.
- Классификация тональности или темы.
- Подготовка данных для перевода.
- Семантический поиск и работа с эмбеддингами.
- Модели encoder-only: BERT, RoBERTa.
Связанные термины
- Transformer
- Self-attention
- Embedding
- Decoder
- LLM