什麼是 Decoder？LLM 如何產生文字輸出

Decoder（解碼器）是Transformer 架構中負責生成輸出的關鍵組件。對於大型語言模型（LLM）而言，Decoder 的核心任務是根據已有的上下文，預測下一個最可能出現的 Token，並藉由不斷重複這個過程來生成完整文本。

舉例來說，當使用者輸入「Artificial intelligence is」時，模型可能預測下一個 Token 是「changing」。接著，「changing」會成為新的上下文，模型持續預測下一個 Token，逐步組成「Artificial intelligence is changing how we work」等更長的內容。雖然聊天機器人表面上像是一次性組織好完整答案，但模型實際上是逐一產生每個 Token，按部就班地生成輸出。

許多現代生成式大型語言模型採用 Decoder-Only Transformer 架構，因此理解 Decoder，也是了解 LLM 為什麼能夠聊天、寫作、產生程式碼以及完成其他文本生成任務的重要基礎。

什麼是 Transformer Decoder？

Transformer Decoder 是一種根據既有上下文逐步生成輸出序列的神經網路結構。在經典的 Transformer 架構中，它與 Encoder 協同運作：Encoder 負責處理輸入資料，Decoder 則根據輸入的表示和已產生的內容繼續產生新的 Token。

Decoder 最重要的特徵之一是自回歸式生成（Autoregressive Generation）。模型在產生目前位置的 Token 時，只能根據目前位置之前的資訊，無法預先看到還未產生的 Token。

舉例來說，模型正在生成：

AI models can generate …

當它需要預測下一個 Token 時，可以參考「AI models can generate」，但不能預知後續句子的內容。模型必須先預測一個 Token，再將其加入上下文，然後繼續下一次預測。

這樣的機制讓 Decoder 可以從一個 Prompt 開始，逐步產生句子、段落，甚至是較長的文章。

Transformer Decoder 是如何運作的？

當用戶向 LLM 輸入一個 Prompt 時，文本會首先經過 Tokenization，被拆解成模型能處理的 Token。這些 Token 之後會轉換成向量表示，並結合位置信息輸入至 Transformer 網路。

針對典型的 Decoder-Only LLM，Decoder 會利用 Self-Attention 分析目前上下文中各 Token 之間的關係。例如，當用戶輸入：

The capital of France is

模型會分析「The」「capital」「of」「France」「is」等 Token 之間的上下文關係，並計算下一個可能出現的 Token。

經過多層 Transformer Layer 計算之後，模型會得到下一個 Token 的機率分布。「Paris」可能獲得較高的機率，其他 Token 則有不同的機率。模型再根據對應的解碼策略選出一個 Token 作為輸出。

在生成「Paris」後，新的上下文變為：

The capital of France is Paris

模型再次進行推理，預測後續的 Token。這個過程會不斷重複，直到模型生成停止標記、達到指定長度，或滿足其他終止條件。

整個文本生成流程可簡化如下：

Prompt → Tokenization → Decoder Layers → Next-Token Probabilities → Select Token → Add Token to Context → Repeat

因此，LLM 的文本生成並非一次寫出完整答案，而是一連串的下一個 Token 預測。

Masked Self-Attention 為什麼對 Decoder 很重要？

Decoder 同樣採用 Self-Attention，但在自回歸訓練與生成場景下，必須保證目前位置無法讀取尚未產生的未來資訊。這通常是透過 Causal Mask（因果遮罩） 達成，也常稱為 Masked Self-Attention。

假設模型正在處理以下 Token：

AI → can → generate → text

在預測「generate」時，模型可以參考前面的「AI」和「can」，卻不能使用後方的「text」作為已知資訊。否則，訓練時模型等於提前看到答案，無法真正學習如何根據過往上下文預測未來 Token。

Causal Mask 會限制 Attention 的可視範圍，使每個位置只能關注自身以及所有先前位置。這項設計確保訓練方式與實際生成流程相符：模型必須根據已產生資訊推理下一步。

這也是 Decoder 與典型 Encoder Attention 之間的重要分野。Encoder 通常可以同時利用輸入序列的前後資訊，而自回歸 Decoder 則受到從既有上下文向後生成的約束。

LLM 如何預測下一個 Token？

經過 Decoder 多層運算後，模型最終會產生一個內部表示。這個表示接著會對應到模型詞彙表（Vocabulary），計算所有可能的下一個 Token 分數。

經過 Softmax 等運算處理後，這些分數會轉換成機率分布。假設上下文為：

The capital of France is

模型內部可能會有如下的機率分配：

候選 Token	示例機率
Paris	0.82
Lyon	0.04
located	0.03
a	0.02
其他 Token	0.09

表中的數字僅為說明，並非實際模型的真實產出。

模型不一定每次都直接選取機率最高的 Token。實際生成過程，可以利用 Temperature、Top-k、Top-p 等解碼參數調整 Token 選擇方式。

偏向確定性的選擇通常帶來穩定、可重現的回答，而提升隨機採樣則能讓生成內容更多樣化。這也是為什麼同一個 Prompt 多次交給同一模型，有時會得到不同答案。

為什麼 LLM 要一個 Token 一個 Token 地生成文本？

自回歸生成的優勢在於，每次產生的新 Token 都會成為下步預測的上下文，使模型能持續串接出連貫內容。

例如，最初模型看到：

Bitcoin is

產生「a」後，上下文變為：

Bitcoin is a

接著可能產生「decentralized」，然後是「digital」、「asset」等等。每一步都會根據之前所有已產生的上下文進行預測。

這樣的方式讓 LLM 能靈活應付不同長度的輸出需求——無論是一句話或數千字長文，模型都能透過相同的下一個 Token 預測流程連續性生成。

但這也代表早期輸出的結果會對後續內容產生意義深遠且不可逆的影響。如果模型一開始生成了不正確的事實或不合適的表述，後續 Token 會以這些內容為基礎繼續推理，進而使錯誤持續蔓延。這也是在理解 AI 幻覺及生成穩定性時必須考慮的重要因素。

Decoder-Only LLM 為什麼成為主流生成架構之一？

經典 Transformer 使用 Encoder-Decoder 架構，但許多現代生成式大型語言模型卻選擇 Decoder-Only 架構。這類模型不設獨立的 Transformer Encoder，而是用 Decoder Transformer 同時處理 Prompt 與產生後續 Token。

這種設計格外適合語言建模。訓練時，模型持續反覆執行的核心任務就是：根據前面的 Token 預測下一個 Token。隨著訓練語料和模型規模擴大，這個看似簡單的設定，最終能讓模型學會語言結構、知識圖譜、推理規則以及程式碼結構等豐富能力。

當用戶輸入 Prompt 時，Prompt 本身會構成 Decoder 的上下文。模型讀取這些已知 Token，從 Prompt 結束位置向後續產生。

因此，Decoder-Only 並不代表模型「不處理輸入」；它依然會對 Prompt 進行複雜的 Transformer 製程，只是沒有一個與產生模組完全分離的 Encoder。

Encoder 與 Decoder 有什麼差異？

Encoder 與 Decoder 都建構於 Transformer 架構，但兩者的主要任務並不相同。Encoder 更著重於理解與表示既有輸入，Decoder 則負責根據既有上下文生成新內容。

對比面向	Encoder	Decoder
核心任務	表示與理解輸入	生成新的輸出
Attention	通常能關注整個輸入	自回歸場景用 Causal Mask
主要產出	上下文表示	Token 序列
資料流向	可整合全輸入範圍	根據已知 Token 往後推理
常見用途	嵌入、分類、語義搜尋	聊天、寫作、程式碼生成
典型架構	Encoder-Only	Decoder-Only

在 Encoder-Decoder Transformer 中，兩者會共同完成任務。例如，機器翻譯系統通常是由 Encoder 先理解來源語言文本，再由 Decoder 根據 Encoder 輸出逐步生成目標語言。

Decoder-Only LLM 則將輸入上下文與生成過程集成於同一組 Transformer 架構，因此特別適合開放式文本生成與對話型任務。

Decoder-Only 與 Encoder-Decoder 模型有什麼差異？

Decoder-Only 和 Encoder-Decoder 都可用於文本生成，但處理輸入與輸出的方式並不一樣。

Encoder-Decoder 架構會清楚分工：一邊處理輸入，一邊生成輸出。例如在翻譯任務，Encoder 先完整解讀英文句子形成語意上下文，Decoder 再基於這些表示生成中文。

Decoder-Only 架構則把輸入與輸出一視同仁視為同一連續 Token 序列。Prompt 在前，模型依據 Prompt 直接預測後續 Token。所以，一個問答任務可被表示為：

Question Tokens → Answer Tokens

這種統一的語言建模邏輯，非常適用於聊天、文本補全、程式碼產生和通用型生成式 AI。

兩種架構並沒有絕對的優劣。Encoder-Decoder 架構在特定的輸入→輸出轉換任務上有結構化優勢，而 Decoder-Only 架構憑藉其統一的自回歸訓練目標及靈活擴展能力，廣泛應用於通用型大型語言模型。

Decoder 與 AI Inference 有什麼關係？

用戶實際操作 LLM 時，Decoder 的文本生成過程屬於 AI Inference（模型推理）的一部份。

用戶提交 Prompt 後，模型首先處理輸入 Token，然後計算第一個輸出的 Token。每生成一個 Token，模型便進入新一輪推理，流程持續到完整答案產生完畢為止。

如果每產生一個 Token 都要重新計算過去所有 Token 的全部資料，計算成本會非常高。為此，現代 LLM 推理常會用到 KV Cache 等技術，將過去 Attention 運算的 Key 與 Value 資訊進行快取，讓模型不需在每次運算時重覆計算全部歷史 Token。

這也是為什麼 Decoder 架構會直接影響推理效能。模型規模、上下文長度、輸出長度、KV Cache、硬體效能與推理優化技巧，均會影響 LLM 生成文字的速度與成本。

對用戶而言，這些技術最終反映成兩個直觀指標：模型啟動回答所需時間，以及每秒可生成多少 Token。

Decoder 與 System Prompt、User Prompt 有什麼關係？

System Prompt 與 User Prompt 都可能被用來作為 Decoder 生成內容的上下文。

System Prompt 通常由平台或開發者設定，用以規範模型的角色、行為和規則；User Prompt 則代表用戶期望模型此刻完成的任務。此外，對話歷史、RAG 檢索結果、工具回傳資訊等，也都可能被包含於上下文中。

從 Decoder 的視角分析，以上內容最終都會被編碼為 Token，並根據模型定義的上下文結構納入推理。Decoder 依據諸多現有資訊預測後續 Token，從而生成答案。

因此，Prompt 並非直接「命令」神經網路執行某段預設的程式碼，而是藉由改變模型可見的上下文，調整未來 Token 的機率分布。這也是 Prompt Engineering 能大幅影響 LLM 輸出的核心原因之一。

總結

Decoder（解碼器）是 Transformer 中專責生成輸出的重要結構，也是理解現代生成式大型語言模型運作邏輯的關鍵。它透過 Causal Self-Attention 剖析既有上下文，預測下一個 Token，並將產生結果不斷加入上下文，最終形成完整文本。

與聚焦輸入表示的 Encoder 不同，Decoder 更契合自回歸式生成任務。許多現代 LLM 採用 Decoder-Only 架構，將 Prompt 與產出合併於同一 Token 序列中處理，因而自然適用於聊天、文章產製、程式碼補全和其他開放式生成任務。

理解 Decoder 工作原理後，LLM 的生成路徑將一目了然：用戶輸入 Prompt，模型開始推理，Decoder 計算下一個 Token 機率，依據解碼策略選擇 Token 並重覆這個流程。System Prompt、Context Window、KV Cache、Temperature、AI Inference 等概念，都可以從這條生成鏈更深入理解。

FAQ

Decoder 每次只能產生一個 Token 嗎？

典型自回歸 LLM 會依序逐步生成內容，每個新 Token 都依賴此前完成的上下文；部分推理優化技術可提升計算效率，但基本邏輯仍然是自回歸地按 Token 產生。

為什麼同一個 Prompt 有時會產生不同回答？

LLM 可透過 Temperature、Top-k 或 Top-p 采樣機制從機率分布中挑選 Token，因此相同 Prompt 在多次生成時可能出現不同的結果。

Decoder-Only 模型需要 Encoder 才能理解 Prompt 嗎？

不需要獨立的 Encoder。Decoder-Only Transformer 本身便能處理 Prompt 內的 Token，並將這些上下文用於生成後續 Token。

Decoder 為何不能在生成時讀取未來 Token？

因為未來 Token 尚未產生。Causal Mask 也會於訓練過程中阻止模型運用未來資訊，使訓練目標與實際自回歸生成機制一致。

KV Cache 為何能加快 LLM 文本生成？

KV Cache 能保存過往 Token 在 Attention 計算過程中的部分中間資料，幫助 Decoder 在產生新 Token 時無需重跑全部歷史 Token，因而顯著提高推理效率。