--- title: "Encoder-Decoder" source: "https://systems-analysis.info/wiki/Encoder-Decoder" wiki: "systems-analysis.info/wiki" article: "Encoder-Decoder" language: "ru" categories: - "Категория:Russian" - "Категория:Большие языковые модели" - "Категория:Машинное обучение" revision_id: 91 wiki_created_at: 2026-09-06T21:54:52Z wiki_modified_at: 2026-09-06T21:54:52Z downloaded_at: 2026-09-07T22:17:22Z --- # Encoder-Decoder **Модели энкодер-декодер** (англ. Encoder-Decoder Models) — это класс архитектур нейронных сетей, предназначенных для решения задач **преобразования последовательности в последовательность (sequence-to-sequence, seq2seq)**. Эта архитектура состоит из двух основных компонентов: - **Энкодер (кодировщик):** Обрабатывает входную последовательность и сжимает её в компактное числовое представление (контекстный вектор или последовательность скрытых состояний). - **Декодер (декодировщик):** Берёт это представление и генерирует на его основе выходную последовательность. Эта архитектура является основой для многих задач обработки естественного языка (NLP) и компьютерного зрения, таких как машинный перевод, суммаризация текста и подписи к изображениям. ## Концепция Основная идея архитектуры энкодер-декодер заключается в разделении задач **понимания** и **генерации**. Энкодер отвечает за понимание входной последовательности, извлекая из неё всю необходимую семантическую информацию. Декодер отвечает за генерацию новой последовательности, используя информацию, предоставленную энкодером. Это позволяет модели работать с последовательностями разной длины на входе и выходе, что было затруднительно для более ранних архитектур. ## Эволюция архитектуры ### Ранние модели на основе RNN/LSTM Изначально архитектура энкодер-декодер была реализована с использованием рекуррентных нейронных сетей (RNN) или их усовершенствованного варианта LSTM. - **Энкодер:** RNN-энкодер обрабатывал входную последовательность [токен](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A2%D0%BE%D0%BA%D0%B5%D0%BD "Токен") за токеном и на выходе выдавал один **контекстный вектор** — скрытое состояние после обработки последнего токена, которое должно было содержать информацию обо всей последовательности. - **Декодер:** RNN-декодер инициализировался этим контекстным вектором и авторегрессионно генерировал выходную последовательность. Основным недостатком такого подхода была проблема «бутылочного горлышка»: вся информация из входной последовательности должна была быть сжата в один вектор фиксированной длины, что приводило к потере информации, особенно на длинных последовательностях. ### Внедрение механизма внимания Прорыв произошёл с внедрением **механизма внимания (attention mechanism)** (Bahdanau et al., 2014). - **Принцип работы:** Вместо того чтобы полагаться на один контекстный вектор, декодер на каждом шаге генерации «обращает внимание» на **все** скрытые состояния энкодера. Он вычисляет веса внимания, которые показывают, какие части входной последовательности наиболее релевантны для генерации текущего выходного токена. - **Преимущества:** Это решило проблему «бутылочного горлышка» и позволило модели эффективно работать с длинными последовательностями, значительно улучшив качество, особенно в машинном переводе. ### Архитектура Трансформер В 2017 году в статье «Attention Is All You Need» была представлена архитектура **Трансформер**, которая полностью отказалась от рекуррентности в пользу механизма внимания. - **Энкодер Трансформера:** Состоит из стека слоёв, каждый из которых использует **самовнимание (self-attention)** для создания контекстуализированных представлений для каждого входного токена. - **Декодер Трансформера:** Состоит из стека слоёв, каждый из которых имеет два типа механизмов внимания: - **Маскированное самовнимание:** Для обработки уже сгенерированной части выходной последовательности. - **Перекрёстное внимание (Cross-Attention):** Для «обращения внимания» на выходные представления энкодера. Эта архитектура стала стандартом для задач seq2seq благодаря своей высокой производительности и возможности параллелизации вычислений. ## Применение Архитектура энкодер-декодер является стандартом для широкого круга задач: - **Машинный перевод:** Преобразование предложения с одного языка на другой. - **Автоматическое реферирование текста:** Создание краткого содержания длинного документа. - **Диалоговые системы:** Генерация ответа на реплику пользователя. - **Подписи к изображениям (Image Captioning):** Энкодер (часто на основе свёрточной нейронной сети) обрабатывает изображение, а декодер (часто RNN или Трансформер) генерирует его текстовое описание. - **Распознавание речи:** Преобразование аудиосигнала в текстовую транскрипцию. ## Основные модели - **Оригинальный Трансформер** (Vaswani et al., 2017): Модель, которая представила эту архитектуру. - **BART** (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers): Модель от Facebook, которая предварительно обучается на задаче восстановления «испорченного» текста. Энкодер является двунаправленным (как в [BERT](https://systems-analysis.info/wiki/BERT "BERT")), а декодер — авторегрессионным (как в [GPT](https://systems-analysis.info/wiki/GPT "GPT")). - **[T5](https://systems-analysis.info/wiki/T5 "T5")** (Text-to-Text Transfer Transformer): Модель от Google, которая унифицирует все задачи NLP, представляя их как проблему преобразования текста в текст. T5 показала выдающиеся результаты на множестве бенчмарков. ## Сравнение с другими архитектурами | Архитектура | Основная задача | Компоненты | Типичные модели | |---------------------|--------------------------------------------------------|-------------------|------------------------------------| | **Энкодер-декодер** | Преобразование последовательности в последовательность | Энкодер + Декодер | T5, BART, оригинальный Transformer | | **Только-энкодер** | Понимание текста | Только энкодер | BERT, RoBERTa | | **Только-декодер** | Генерация текста | Только декодер | | Сравнение ключевых архитектур на основе Трансформера - ## См. также - [Архитектуры LLM](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%90%D1%80%D1%85%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D1%8B_LLM "Архитектуры LLM") - [T5](https://systems-analysis.info/wiki/T5 "T5") - [BERT](https://systems-analysis.info/wiki/BERT "BERT") - [GPT](https://systems-analysis.info/wiki/GPT "GPT") - [Decoder-only](https://systems-analysis.info/wiki/Decoder-only "Decoder-only") ## Литература - Bahdanau, D. et al. (2014). *Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate*. arXiv:1409.0473. - Sutskever, I. et al. (2014). *Sequence to Sequence Learning with Neural Networks*. arXiv:1409.3215. - Luong, M.-T. et al. (2015). *Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation*. arXiv:1508.04025. - Wu, Y. et al. (2016). *Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation*. arXiv:1609.08144. - Vaswani, A. et al. (2017). *Attention Is All You Need*. arXiv:1706.03762. - Britz, D. et al. (2017). *Massive Exploration of Neural Machine Translation Architectures*. arXiv:1703.03906. - Lewis, M. et al. (2020). *BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation*. arXiv:1910.13461. - Raffel, C. et al. (2020). *Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer*. arXiv:1910.10683. - Dong, L. et al. (2019). *Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation*. arXiv:1905.03197. - Zhang, J. et al. (2020). *PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-Sentences for Abstractive Summarization*. arXiv:1912.08777.