Decoder-Only 與 Encoder-Decoder 模型：架構差異對比

Decoder-Only 和 Encoder-Decoder 都是基於 Transformer 架構建立的大型語言模型，但兩者採用不同的網路結構，因此適用於不同類型的 AI 任務。雖然它們都運用 Attention 機制來理解文本，但在處理輸入、生成輸出以及訓練目標上存在明顯差異。

隨著 GPT、Llama、Gemma 等 Decoder-Only 模型的普及，以及 T5、BART、FLAN-T5 等 Encoder-Decoder 模型在翻譯、摘要及文本轉換任務中的廣泛應用，這兩種架構逐漸成為現代生成式 AI 的主流設計路線。

理解這兩種架構之間的差異，不僅有助於掌握 Transformer 的發展方向，也能協助開發者根據不同任務選擇更合適的模型架構。

什麼是 Decoder-Only 模型？

Decoder-Only 模型由多層 Transformer Decoder 組成，是目前多數大型語言模型採用的架構。模型利用 Causal Self-Attention（因果注意力），按照從左到右的順序預測下一個 Token，因此特別適合連續文本生成。

在推論過程中，Decoder-Only 模型只能看到目前位置之前的內容，無法存取未來的 Token。這種單向生成方式使模型能夠不斷擴展上下文，逐步生成完整的回答，因此非常適合聊天機器人、程式碼生成與內容創作等任務。

近年來，GPT 系列、Llama、Qwen、Gemma、Mistral、DeepSeek 等主流開源與閉源大型語言模型幾乎都採用 Decoder-Only 架構，使其成為現今生成式 AI 最主流的模型類型。

什麼是 Encoder-Decoder 模型？

Encoder-Decoder 模型由 Transformer Encoder 和 Transformer Decoder 兩部分組成。Encoder 會先完整理解輸入內容，產生上下文表示；接著 Decoder 根據這些表示逐步生成目標文本。

由於 Encoder 可以同時看到整個輸入序列，因此能充分理解上下文資訊。而 Decoder 在生成過程中不僅利用自身歷史輸出，還會透過 Cross-Attention（交叉注意力） 持續讀取 Encoder 的輸出，進而生成更符合輸入語意的結果。

這種設計特別適合輸入與輸出有明確對應關係的任務，例如機器翻譯、文本摘要、問答系統與資訊抽取等，因此 T5、BART、mT5、FLAN-T5 等模型皆採用此架構。

Decoder-Only 與 Encoder-Decoder 最重要的差異是什麼？

雖然兩者都基於 Transformer，但最大差異在於模型如何處理輸入資訊，以及生成文本時能存取哪些上下文。

Decoder-Only 模型只有 Decoder，輸入文本與生成文本共享同一個上下文視窗，因此模型能持續進行開放式文本生成。而 Encoder-Decoder 模型會先完成輸入編碼，再根據編碼結果生成輸出，因此更適合需要「輸入→輸出」映射的任務。

此外，兩種架構採用的 Attention 機制也有所不同。Decoder-Only 使用 Masked Self-Attention 防止看到未來的 Token，而 Encoder-Decoder 除了 Self-Attention 外，還加入 Cross-Attention，用於連接輸入與輸出兩個階段。

對比項	Decoder-Only	Encoder-Decoder
網路結構	Decoder	Encoder + Decoder
輸入處理	與輸出共享上下文	Encoder 獨立編碼輸入
Attention	Masked Self-Attention	Self-Attention + Cross-Attention
文本生成方式	自回歸生成	基於編碼結果生成
主要任務	對話、寫作、程式碼生成	翻譯、摘要、文本轉換
推論效率	通常較高	相對較低
當前主流程度	更主流	特定任務廣泛使用

兩種架構的工作流程有什麼不同？

兩種模型最大的差異體現在資訊流動方式。

Decoder-Only 模型採用單一路徑。使用者輸入 Prompt 後，文本經過 Tokenization、Embedding 與 Position Encoding，然後進入多層 Decoder。模型每生成一個 Token，就將該 Token 加入上下文，再預測下一個 Token，直到完成整個回答。

Encoder-Decoder 模型則採用兩階段流程。輸入首先經過 Encoder，形成完整的上下文表示；接著 Decoder 結合歷史輸出與 Encoder 的編碼結果，透過 Cross-Attention 持續讀取輸入資訊，逐步生成最終結果。

可簡單表示為：

Decoder-Only

Input
   │
Embedding
   │
Decoder
   │
Next Token
   │
Repeat

Encoder-Decoder

Input
   │
Encoder
   │
Context Representation
        │
        ▼
Decoder
   │
Generated Output

因此，Decoder-Only 更像是一邊閱讀一邊寫作，而 Encoder-Decoder 則像是先完整閱讀，再開始回答。

哪些 AI 模型採用了這兩種架構？

Decoder-Only 和 Encoder-Decoder 都源自 Transformer 架構，但在現代 AI 生態中的使用位置不同。Decoder-Only 已成為生成式大型語言模型的主流選擇，而 Encoder-Decoder 仍在翻譯、摘要、文本轉換等任務中具有重要地位。

GPT、Llama、Qwen、Mistral、Gemma、DeepSeek 等模型通常採用 Decoder-Only 架構。這類模型適合持續生成文本，因此常用於聊天機器人、AI 搜尋、程式碼生成、內容創作以及 AI Agent 等場景。

T5、BART、mT5、FLAN-T5 等模型則屬於 Encoder-Decoder 架構。這類模型更適合處理輸入與輸出有明確對應關係的任務，例如將一段文本翻譯成另一種語言，或將長文件壓縮為摘要。

架構類型	典型模型	主要特點	常見場景
Decoder-Only	GPT、Llama、Qwen、Gemma、Mistral、DeepSeek	自回歸生成，適合開放式輸出	聊天、程式碼生成、AI Agent
Encoder-Decoder	T5、BART、mT5、FLAN-T5	先理解輸入，再生成輸出	翻譯、摘要、文本轉換
Encoder-Only	BERT、RoBERTa	主要用於理解，不重生成	分類、檢索、資訊抽取

需要注意的是，Encoder-Only 也是 Transformer 的重要分支，但不屬於本文重點比較對象。Encoder-Only 更適合理解型任務，而 Decoder-Only 與 Encoder-Decoder 更常用於生成相關任務，因此兩者在大型語言模型架構討論中更容易被放在一起比較。

哪些場景更適合 Decoder-Only 或 Encoder-Decoder？

選擇 Decoder-Only 還是 Encoder-Decoder，核心取決於任務是否需要開放式生成。如果任務需要模型持續生成新內容，Decoder-Only 通常更合適。

例如，聊天助手、程式碼補全、長文本寫作與 AI Agent 工作流程通常更適合 Decoder-Only。模型可根據現有上下文不斷預測下一個 Token，並在同一 Context Window 中持續擴展回答，這種方式非常適合對話與創作類任務。

若任務具有明確的輸入與輸出映射關係，Encoder-Decoder 通常更自然。例如，機器翻譯需完整理解原語言文本，再生成目標語言文本；文本摘要需先理解原文，再輸出精簡內容。這類任務更適合先由 Encoder 建立輸入表示，再由 Decoder 生成結果。

從企業應用角度來看，Decoder-Only 更適合作為通用 AI 助手或多任務模型底座，而 Encoder-Decoder 更適合高度結構化的文本轉換任務。兩種架構沒有絕對優劣，關鍵在於任務型態、延遲需求、部署成本與輸出穩定性。

Decoder-Only 與 Encoder-Decoder 的風險與侷限有什麼不同？

Decoder-Only 的主要侷限在於它依賴自回歸生成。模型每次只能根據現有上下文預測下一個 Token，因此輸出品質容易受 Prompt 品質、上下文長度與採樣參數影響。

在長任務中，Decoder-Only 模型可能會出現上下文遺忘、重複輸出或事實錯誤等問題。雖然擴大 Context Window 可部分緩解，但更長的上下文也會帶來更高推論成本。

Encoder-Decoder 的侷限則多來自結構複雜度。由於模型需同時運行 Encoder 與 Decoder，整體推論流程通常比 Decoder-Only 更複雜，在大規模對話與開放式生成場景中可能不如 Decoder-Only 靈活。

此外，Encoder-Decoder 對任務格式依賴較強。如果任務本身不是明確的輸入輸出轉換，而是開放式對話、工具調用或多步驟推理，那麼 Encoder-Decoder 未必是最合適的選擇。

因此，Decoder-Only 的核心風險通常集中在生成過程的穩定性與事實可靠性，而 Encoder-Decoder 的核心侷限則來自任務適配範圍與部署複雜度。

應該如何選擇 Decoder-Only 或 Encoder-Decoder？

選擇 Decoder-Only 或 Encoder-Decoder 時，首先要判斷任務是否以開放式生成功能為主。對於聊天、程式碼生成、知識問答、內容創作與 AI Agent，Decoder-Only 通常更適合作為基礎架構。

若任務更像「輸入文本轉換為目標文本」，例如翻譯、摘要、文本改寫、格式轉換與特定資訊生成，Encoder-Decoder 可能更符合任務結構。Encoder 負責完整理解輸入，Decoder 負責生成目標結果，這種設計更貼合輸入輸出映射任務。

在現代 AI 系統中，許多團隊並不僅依賴單一架構。Decoder-Only 模型可負責通用生成與對話，Encoder-Only 模型可用於檢索與分類，Encoder-Decoder 模型則可處理特定文本轉換任務。不同模型架構共同構成更完整的 AI 技術堆疊。

因此，真正重要的問題不是哪種架構更好，而是任務需要什麼樣的資訊流動方式。開放式生成更偏向 Decoder-Only，明確轉換任務更偏向 Encoder-Decoder，理解型任務則更適合 Encoder-Only。

總結

Decoder-Only 和 Encoder-Decoder 都是 Transformer 架構的重要分支，但兩者面向的任務不同。Decoder-Only 透過自回歸方式持續預測下一個 Token，因此更適合聊天、程式碼生成、內容創作與 AI Agent 等開放式生成場景。

Encoder-Decoder 則採用「先理解輸入，再生成輸出」的兩階段結構，因此更適合翻譯、摘要、文本轉換等輸入輸出關係明確的任務。兩種架構的差異主要體現在網路組成、Attention 機制、資訊流動方式與適用場景上。

隨著現代 AI 系統不斷發展，Decoder-Only、Encoder-Decoder 與 Encoder-Only 往往會在不同層面協同使用。理解這些架構差異，有助於進一步掌握 Transformer、Attention、Embedding、Context Window 與大型語言模型的整體運作方式。

FAQ

Decoder-Only 模型是什麼？

Decoder-Only 模型是只由 Transformer Decoder 組成的架構，通常透過自回歸方式預測下一個 Token，適合聊天、程式碼生成與開放式文本生成。

Encoder-Decoder 模型是什麼？

Encoder-Decoder 模型由 Encoder 與 Decoder 兩部分組成，Encoder 負責理解輸入，Decoder 負責生成輸出，常用於翻譯、摘要與文本轉換任務。

Decoder-Only 和 Encoder-Decoder 最大差異是什麼？

Decoder-Only 直接在同一上下文中生成文本，而 Encoder-Decoder 會先編碼輸入，再根據編碼結果生成輸出，因此兩者的資訊流動方式不同。

GPT 屬於 Decoder-Only 嗎？

GPT 屬於 Decoder-Only Transformer 架構，模型透過現有上下文不斷預測下一個 Token，因此非常適合對話與文本生成任務。

T5 屬於 Encoder-Decoder 嗎？

T5 屬於 Encoder-Decoder Transformer 架構，模型先理解輸入文本，再生成目標文本，因此常用於翻譯、摘要與文本轉換任務。

應該選擇 Decoder-Only 還是 Encoder-Decoder？

開放式生成、聊天與程式碼生成更適合 Decoder-Only；翻譯、摘要與文本轉換等輸入輸出關係明確的任務更適合 Encoder-Decoder。