---
title: "Decoder (Transformer) (PL)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Decoder_(Transformer)_(PL)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Decoder_(Transformer)_(PL)"
language: "pl"
categories:
  - "Category:Core LLM concepts"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM core concepts"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Polish"
revision_id: 1572
wiki_created_at: 2026-09-06T22:50:44Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:50:44Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:46:39Z
---

# Decoder (Transformer) (PL)

**Dekoder** (ang. Decoder) — w uczeniu maszynowym i głębokim uczeniu jest to komponent sieci neuronowej, którego głównym zadaniem jest przekształcenie zakodowanej reprezentacji (np. wektora kontekstowego lub sekwencji ukrytych stanów uzyskanych od enkodera) w wyjściową sekwencję danych (np. tekst lub obraz). Dekoder generuje dane wyjściowe krok po kroku, zazwyczaj w trybie autoregresyjnym.

W szerszym sensie, w teorii informacji, dekoder to dowolne urządzenie lub algorytm, który przekształca zakodowane dane z powrotem do ich oryginalnego lub zrozumiałego formatu.

## Koncepcja i przeznaczenie

Jeśli enkoder odpowiada za **rozumienie** i kompresję danych wejściowych, to dekoder odpowiada za **generowanie** i rozwijanie danych wyjściowych. Pobiera on zwartą, bogatą w informacje reprezentację i sekwencyjnie przekształca ją w pożądany format — czy to zdanie w innym języku, tekstowy opis obrazu, czy sekwencja nut muzycznych.

Kluczową cechą większości dekoderów jest ich **autoregresyjna** natura: do wygenerowania kolejnego elementu sekwencji (np. słowa lub piksela) wykorzystują zarówno zakodowaną reprezentację, jak i wszystkie wcześniej wygenerowane elementy.

## Dekoder w różnych architekturach

### Dekoder w autoenkoderze

W architekturze **autoenkodera** dekoder wykonuje zadanie odwrotne do enkodera:

1.  **Enkoder** kompresuje dane wejściowe do ukrytej reprezentacji.
2.  **Dekoder** pobiera tę ukrytą reprezentację i próbuje odtworzyć (zrekonstruować) z niej oryginalne dane.

Trenowanie takiej sieci pozwala na odrębne wykorzystanie dekodera do generowania nowych danych poprzez podawanie na jego wejście wektorów z przestrzeni latentnej.

### Dekoder w rekurencyjnych sieciach neuronowych (RNN/LSTM)

W klasycznych modelach przetwarzania sekwencji na sekwencję (seq2seq), opartych na RNN lub LSTM, dekoder jest siecią rekurencyjną, która generuje sekwencję wyjściową token po tokenie.

- **Zasada działania:** Dekoder jest inicjalizowany końcowym ukrytym stanem (wektorem kontekstowym) enkodera. Na każdym kroku przyjmuje jako wejście poprzednio wygenerowany token oraz swój poprzedni stan ukryty, a następnie generuje kolejny token i aktualizuje swój stan. Proces ten trwa do momentu wygenerowania specjalnego tokenu końca sekwencji (\`\<EOS\>\`).

### Dekoder w architekturze Transformer

Dekoder oparty na architekturze **Transformer** również działa autoregresyjnie, jednak jego wewnętrzna struktura jest odmienna. Składa się ze stosu ($N$) identycznych warstw, z których każda posiada trzy główne podwarstwy:

1.  **Maskowany wielogłowowy mechanizm samo-uwagi (Masked Multi-Head Self-Attention):** Mechanizm ten działa podobnie jak w enkoderze, lecz z jedną istotną różnicą — **maskowaniem**. Maska uniemożliwia każdej pozycji „zwracanie uwagi" na kolejne pozycje w sekwencji. Gwarantuje to, że predykcja dla pozycji $i$ zależy wyłącznie od już znanych wyjść na pozycjach $< i$, zachowując właściwość autoregresyjną.
2.  **Wielogłowowy mechanizm uwagi krzyżowej (Multi-Head Cross-Attention):** Jest to kluczowy mechanizm łączący dekoder z enkoderem. Zapytania (Query) pochodzą z poprzedniej warstwy dekodera, natomiast klucze (Key) i wartości (Value) — z reprezentacji wyjściowych enkodera. Pozwala to dekoderowi na każdym kroku generowania skupiać się na najbardziej relewantnych częściach sekwencji wejściowej.
3.  **W pełni połączona sieć neuronowa (Feed-Forward Network):** Analogiczna do tej stosowanej w enkoderze.

## Typy modeli opartych na dekoderze

### Modele enkoder-dekoder

Jest to klasyczna architektura, w której enkoder i dekoder współpracują w parze.

- **Zasada działania:** Enkoder tworzy reprezentację danych wejściowych, a dekoder generuje dane wyjściowe, korzystając z tej reprezentacji.
- **Przykłady:** Oryginalny Transformer, T5, BART.

### Modele tylko-dekoder (Decoder-Only)

Modele te, które stały się dominujące w generatywnej AI, wykorzystują wyłącznie stos dekoderów Transformera.

- **Zasada działania:** W takich modelach brak jest mechanizmu uwagi krzyżowej do enkodera, ponieważ enkoder nie istnieje. Model działa w trybie czysto autoregresyjnym, przewidując kolejny token na podstawie wszystkich poprzednich tokenów w tej samej sekwencji. Wejściowy prompt oraz już wygenerowany tekst są przetwarzane łącznie.
- **Zastosowanie:** Idealne do zadań wymagających kontynuowania zadanego tekstu (generowanie tekstu, systemy dialogowe, chatboty).
- **Przykłady:** Seria GPT, LLaMA, Claude.

## Związek z enkoderem

Interakcja enkodera i dekodera to fundamentalna zasada w zadaniach transformacji.

- **Enkoder** kompresuje informacje o sekwencji wejściowej do zbioru wektorów.
- **Dekoder** wykorzystuje ten zbiór wektorów, aby sekwencyjnie wygenerować nową sekwencję.

Mechanizm uwagi krzyżowej pozwala dekoderowi na każdym kroku „konsultować się" z enkoderem, aby zrozumieć, na której części oryginalnego tekstu należy się w danym momencie skupić. Na przykład podczas tłumaczenia zdania dekoder, generując niemieckie słowo, może „spojrzeć" na odpowiadające mu angielskie słowo z wejścia.

## Zobacz też

- GPT

## Literatura

- Vaswani, A. et al. (2017). *Attention Is All You Need*. NIPS.