---
title: "Encoder-only"
source: "https://systems-analysis.info/wiki/Encoder-only"
wiki: "systems-analysis.info/wiki"
article: "Encoder-only"
language: "ru"
categories:
  - "Категория:Russian"
  - "Категория:Большие языковые модели"
  - "Категория:Машинное обучение"
revision_id: 92
wiki_created_at: 2026-09-06T21:54:53Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T21:54:53Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:17:22Z
---

# Encoder-only

**Модели только-энкодер** (англ. Encoder-Only Models) — это класс архитектур [больших языковых моделей](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели") (LLM), основанных исключительно на **кодирующей** части (энкодере) архитектуры **[Трансформер](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%D0%B0_Transformer "Архитектура Transformer")**. В отличие от моделей, использующих декодер или полную архитектуру энкодер-декодер, эти модели специализируются на задачах **понимания естественного языка (Natural Language Understanding, NLU)**.

Флагманской моделью и пионером этого подхода является **[BERT](https://systems-analysis.info/wiki/BERT "BERT")** (Bidirectional [Encoder](https://systems-analysis.info/wiki/Encoder "Encoder") Representations from Transformers), разработанная Google в 2018 году.

## Концепция и архитектура

Основная идея моделей только-энкодер заключается в создании глубоких, **контекстуализированных представлений** (эмбеддингов) для каждого [токена](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A2%D0%BE%D0%BA%D0%B5%D0%BD "Токен") во входной последовательности. Благодаря механизму **самовнимания (self-attention)** в Трансформере, каждый токен может «видеть» и взаимодействовать со всеми остальными токенами в последовательности, что позволяет модели улавливать богатый контекст.

Ключевой особенностью является **двунаправленность**: представление каждого токена формируется на основе как левого, так и правого контекста одновременно. Это кардинально отличает их от авторегрессионных моделей только-декодер (как [GPT](https://systems-analysis.info/wiki/GPT "GPT")), которые по своей природе являются однонаправленными.

Архитектурно, модель представляет собой стек из $N$ идентичных слоёв энкодера. Каждый слой состоит из двух основных подслоёв:

1.  **Многоголовое самовнимание (Multi-Head Self-Attention):** Вычисляет контекстуализированное представление для каждого токена.
2.  **Полносвязная нейронная сеть (Feed-Forward Network):** Применяет нелинейное преобразование к каждому представлению токена.

На выходе модель генерирует последовательность векторов той же длины, что и входная последовательность, где каждый вектор является богатым представлением соответствующего входного токена.

## Задачи предварительного обучения

Для того чтобы научить модель понимать язык в двунаправленном контексте, используются специальные самоконтролируемые задачи предварительного обучения:

### Маскированное языковое моделирование (Masked Language Modeling, MLM)

Это основная и наиболее важная задача для моделей только-энкодер, впервые представленная в BERT.

- **Принцип работы:** Из входной последовательности случайным образом скрывается (маскируется) небольшой процент токенов (обычно 15%). Задача модели — предсказать исходные значения этих замаскированных токенов, используя окружающий их двунаправленный контекст.
- **Цель:** Эта задача заставляет модель изучать глубокие семантические и синтаксические связи между словами.

### Предсказание следующего предложения (Next Sentence Prediction, NSP)

Эта задача (также из оригинального BERT) была разработана для того, чтобы научить модель понимать отношения между предложениями.

- **Принцип работы:** Модели подаётся пара предложений, и она должна определить, является ли второе предложение логичным продолжением первого в исходном тексте.
- **Статус:** Позже исследования (например, в модели RoBERTa) показали, что NSP менее эффективна, чем MLM, и её часто заменяют другими задачами или вовсе убирают.

## Применение

Модели только-энкодер не предназначены для генерации текста в свободном виде, так как у них отсутствует авторегрессионный декодер. Их сила заключается в анализе и понимании текста. Выходные векторные представления модели используются для решения широкого спектра NLU-задач:

- **Классификация текста:** Для задач, таких как анализ тональности или определение темы, используется представление специального токена \`\[CLS\]\`, который добавляется в начало каждой последовательности. Его конечный вектор агрегирует информацию о всей последовательности.
- **Токенная классификация:** Для задач, таких как распознавание именованных сущностей (NER) или тегирование частей речи (POS-tagging), используются векторные представления каждого отдельного токена.
- **Ответы на вопросы (Question Answering):** В задачах, где ответ является фрагментом из заданного текста (extractive QA), модель обучается предсказывать начальный и конечный токены ответа.
- **Получение эмбеддингов:** Энкодер-модели часто используются как универсальные кодировщики текста для получения высококачественных эмбеддингов предложений или документов, которые затем могут быть использованы в поисковых системах или для задач семантического сходства.

## Основные модели и их эволюция

- **[BERT](https://systems-analysis.info/wiki/BERT "BERT")** (2018): Пионер архитектуры, установивший новые рекорды на множестве NLP-бенчмарков.
- **RoBERTa** (2019): «Надёжно оптимизированный BERT». Показала, что производительность BERT можно значительно улучшить за счёт более длительного обучения на большем количестве данных и отказа от задачи NSP.
- **ALBERT** (2019): «A Lite BERT». Модель с значительно меньшим числом параметров благодаря техникам факторизации эмбеддингов и межслоевого разделения параметров.
- **DistilBERT** (2019): Уменьшенная версия BERT, созданная с помощью дистилляции знаний, которая быстрее и легче, но сохраняет большую часть производительности оригинала.
- **ELECTRA** (2020): Представила более эффективную задачу предварительного обучения — **replaced token detection**, где модель учится отличать оригинальные токены от «поддельных», сгенерированных небольшой моделью-генератором.
- **DeBERTa** (2020): Ввела механизм «разделённого внимания» (disentangled attention), который отдельно кодирует контент и относительные позиции токенов.

## См. также

- [BERT](https://systems-analysis.info/wiki/BERT "BERT")