---
title: "Decoder-only models (architecture) (RO)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Decoder-only_models_(architecture)_(RO)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Decoder-only_models_(architecture)_(RO)"
language: "ro"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Romanian"
revision_id: 1546
wiki_created_at: 2026-09-06T22:50:20Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:50:20Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:46:32Z
---

# Decoder-only models (architecture) (RO)

**Modele bazate exclusiv pe decodor** (engl. Decoder-Only Models) — reprezintă clasa dominantă de arhitecturi pentru modelele lingvistice de mari dimensiuni (LLM), bazate exclusiv pe partea de **decodare** (decodor) a arhitecturii **Transformer**. Aceste modele sunt specializate în sarcini de **generare de text** și constituie baza majorității chatboților moderni și a asistenților AI.

Seria emblematică care a popularizat această abordare este seria de modele **GPT** de la OpenAI.

## Concept și arhitectură

Ideea fundamentală a modelelor bazate exclusiv pe decodor constă în **generarea autoregresivă** a secvențelor. Aceasta înseamnă că modelul prezice următorul token pe baza tuturor tokenilor anteriori generați până în acel moment. Promptul de intrare (cererea utilizatorului) și textul deja generat sunt tratate ca o singură secvență pe care modelul o continuă.

Din punct de vedere arhitectural, modelul este format dintr-o stivă de $N$ straturi identice de decodor. Fiecare strat, spre deosebire de encoder sau de un decodor complet, conține doar două subsstraturi principale:

1.  **Atenție automultiple cu mască (Masked Multi-Head Self-Attention):** Acesta este mecanismul cheie care asigură proprietatea autoregresivă. În timpul procesării secvenței, o specială **mască cauzală** (causal mask) împiedică fiecare token să „privească" tokeniii ulteriori. Astfel, predicția pentru poziția $i$ depinde doar de tokenii de la pozițiile $< i$.
2.  **Rețea neurală complet conectată (Feed-Forward Network):** Aplică o transformare neliniară reprezentării fiecărui token.

În modelele bazate exclusiv pe decodor lipsește mecanismul de **atenție încrucișată (cross-attention)**, deoarece nu există un encoder la care să se „acorde atenție\\.

## Sarcini de pre-antrenare

Modelele bazate exclusiv pe decodor sunt antrenate pe o singură sarcină, dar extrem de puternică, de auto-supraveghere:

### Modelare lingvistică cauzală (Causal Language Modeling, CLM)

- **Principiul de funcționare:** Modelul este antrenat să prezică următorul token dintr-o secvență. La fiecare pas de antrenare, primește la intrare un fragment de text și trebuie să genereze o distribuție de probabilitate pentru următorul token.
- **Obiectivul:** Maximizarea probabilității tokenului următor corect pe volume imense de date text. Această sarcină, aparent simplă, obligă modelul să învețe gramatica, sintaxa, fapte despre lume și tipare complexe ale limbajului.

## Aplicații

Datorită naturii lor autoregresive, modelele bazate exclusiv pe decodor sunt ideale pentru orice sarcini care necesită generare de text:

- **Generare de text liber:** Redactarea de articole, poezii, scenarii etc.
- **Sisteme de dialog și chatboți:** Răspunsuri la întrebările utilizatorilor în stil conversațional.
- **Sumarizare:** Crearea unui rezumat al textelor lungi.
- **Traducere automată:** Deși pentru aceasta se folosesc adesea modele encoder-decoder, modelele bazate exclusiv pe decodor pot gestiona de asemenea traducerea, dacă sarcina este formulată în prompt (de exemplu, „Traduce din engleză în română: …\\).
- **Generare de cod:** Generarea de cod pe baza unei descrieri textuale.
- **Învățare în context (In-context learning):** Datorită scării, modelele-decodor de mari dimensiuni demonstrează capacitatea de a rezolva sarcini noi primind doar câteva exemple (*few-shot*) sau chiar niciun exemplu (*zero-shot*) direct în prompt, fără necesitatea fine-tuning-ului.

## Modele principale și evoluția lor

- **Seria GPT** (2018-prezent): Pionierii și popularizatorii abordării. GPT-1 a demonstrat eficiența pre-antrenării, GPT-2 a ilustrat puterea scalării, iar GPT-3 — apariția capacităților *few-shot*. ChatGPT și GPT-4 au transformat această arhitectură în standardul pentru asistenții AI.
- **LLaMA** (2023-prezent): O serie de modele deschise de la Meta, care a democratizat accesul la LLM-uri puternice și a stimulat un val de inovații în comunitate.
- **Claude** (2023-prezent): O familie de modele de la Anthropic, axată pe siguranță și controlabilitate prin intermediul **Constitutional AI**.
- **PaLM** și **Gemini** (2022-prezent): Modelele emblematice ale Google. Gemini este, de asemenea, un model bazat exclusiv pe decodor, nativ multimodal.

## Comparație cu alte arhitecturi

| Arhitectură          | Sarcina principală                  | Direcția contextului                               | Modele tipice                  |
|----------------------|-------------------------------------|----------------------------------------------------|--------------------------------|
| **Exclusiv-decodor** | Generare de text                    | Unidirecțional (de la stânga la dreapta)           | GPT, LLaMA, Claude, Gemini     |
| **Exclusiv-encoder** | Înțelegerea textului                | Bidirecțional                                      | BERT, RoBERTa                  |
| **Encoder-decoder**  | Transformarea secvenței în secvență | Bidirecțional (encoder) + Unidirecțional (decoder) | T5, BART, Transformer original |

Compararea arhitecturilor cheie bazate pe Transformer

## Vezi și

- GPT