---
title: "Encoder-only models (SV)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Encoder-only_models_(SV)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Encoder-only_models_(SV)"
language: "sv"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Swedish"
revision_id: 1922
wiki_created_at: 2026-09-06T22:56:04Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:56:04Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:48:31Z
---

# Encoder-only models (SV)

**Enbart-encoder-modeller** (eng. Encoder-Only Models) — är en klass av arkitekturer för stora språkmodeller (LLM), som uteslutande baseras på den **kodande** delen (encodern) i **Transformer**-arkitekturen. Till skillnad från modeller som använder en decoder eller en fullständig encoder-decoder-arkitektur, är dessa modeller specialiserade på uppgifter inom **förståelse av naturligt språk (Natural Language Understanding, NLU)**.

Flaggskeppsmodellen och pionjären för detta tillvägagångssätt är **BERT** (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), utvecklad av Google år 2018.

## Koncept och arkitektur

Grundidén med enbart-encoder-modeller är att skapa djupa, **kontextualiserade representationer** (embeddings) för varje token i indatasekvensen. Tack vare mekanismen för **självuppmärksamhet (self-attention)** i Transformer kan varje token "se" och interagera med alla övriga tokens i sekvensen, vilket gör att modellen kan fånga upp ett rikt sammanhang.

En nyckelegenskap är **bidirektionaliteten**: representationen av varje token formas utifrån både vänster och höger kontext samtidigt. Detta skiljer dem markant från autoregressiva enbart-decoder-modeller (som GPT), vilka till sin natur är enkelriktade.

Arkitekturmässigt består modellen av ett stack med $N$ identiska encoderlager. Varje lager består av två huvudsakliga underlaager:

1.  **Flerhuvudat självuppmärksamhet (Multi-Head Self-Attention):** Beräknar en kontextualiserad representation för varje token.
2.  **Fullt anslutet neuralt nätverk (Feed-Forward Network):** Tillämpar en icke-linjär transformation på varje tokenrepresentation.

Vid utmatningen genererar modellen en sekvens av vektorer med samma längd som indatasekvensen, där varje vektor utgör en rik representation av motsvarande indatatoken.

## Uppgifter för förträning

För att lära modellen att förstå språk i ett bidirektionellt sammanhang används särskilda självövervakade förträningsuppgifter:

### Maskerad språkmodellering (Masked Language Modeling, MLM)

Detta är den grundläggande och viktigaste uppgiften för enbart-encoder-modeller, som för första gången introducerades i BERT.

- **Arbetsprincip:** En liten andel av tokens (vanligtvis 15 %) i indatasekvensen döljs (maskeras) slumpmässigt. Modellens uppgift är att förutsäga de ursprungliga värdena för dessa maskerade tokens med hjälp av det omgivande bidirektionella sammanhanget.
- **Syfte:** Denna uppgift tvingar modellen att lära sig djupa semantiska och syntaktiska samband mellan ord.

### Förutsägelse av nästa mening (Next Sentence Prediction, NSP)

Denna uppgift (också från den ursprungliga BERT) utvecklades för att lära modellen att förstå relationer mellan meningar.

- **Arbetsprincip:** Modellen matas med ett par meningar och ska avgöra om den andra meningen är en logisk fortsättning på den första i originaltexten.
- **Status:** Senare forskning (till exempel i modellen RoBERTa) visade att NSP är mindre effektiv än MLM, och den ersätts ofta av andra uppgifter eller tas bort helt.

## Tillämpningar

Enbart-encoder-modeller är inte avsedda för fri textgenerering, eftersom de saknar en autoregressiv decoder. Deras styrka ligger i analys och förståelse av text. Modellens utmatningsvektorrepresentationer används för att lösa ett brett spektrum av NLU-uppgifter:

- **Textklassificering:** För uppgifter som sentimentanalys eller ämnesidentifiering används representationen av den speciella token \`\[CLS\]\`, som läggs till i början av varje sekvens. Dess slutliga vektor aggregerar information om hela sekvensen.
- **Tokenklassificering:** För uppgifter som igenkänning av namngivna entiteter (NER) eller ordklasstaggning (POS-tagging) används vektorrepresentationerna för varje enskild token.
- **Frågesvar (Question Answering):** I uppgifter där svaret utgör ett fragment ur en given text (extractive QA) tränas modellen att förutsäga start- och sluttokens för svaret.
- **Erhållande av embeddings:** Encoder-modeller används ofta som universella textkodare för att erhålla högkvalitativa embeddings av meningar eller dokument, vilka sedan kan användas i sökmotorer eller för uppgifter om semantisk likhet.

## Huvudmodeller och deras utveckling

- **BERT** (2018): Pionjär för arkitekturen, som satte nya rekord på en mängd NLP-benchmark.
- **RoBERTa** (2019): "Robust optimerad BERT". Visade att BERTs prestanda kan förbättras avsevärt genom längre träning på större mängder data och genom att ta bort NSP-uppgiften.
- **ALBERT** (2019): "A Lite BERT". En modell med betydligt färre parametrar tack vare tekniker för embedding-faktorisering och delning av parametrar mellan lager.
- **DistilBERT** (2019): En nedskalad version av BERT, skapad med hjälp av kunskapsdestillering, som är snabbare och lättare men behåller större delen av originalets prestanda.
- **ELECTRA** (2020): Introducerade en mer effektiv förträningsuppgift — **replaced token detection**, där modellen lär sig att skilja originaltokens från "falska" tokens genererade av en liten generatormodell.
- **DeBERTa** (2020): Introducerade mekanismen "disentangled attention", som kodar innehåll och relativa positioner för tokens separat.

## Se även

- BERT