什麼是 Encoder？Transformer 如何理解輸入資訊

Encoder（編碼器）是 Transformer 架構中負責處理輸入資訊的核心元件。它會將文本等原始輸入資料轉換成包含上下文關係的向量表示，讓模型能理解單字在當前句子中的含義，以及不同單字之間的聯繫。

舉例來說，當模型讀取 “The bank approved the loan” 和 “He sat on the river bank” 這兩句時，雖然“bank”是同一個單字，但分別代表完全不同的意思。Transformer Encoder 不僅僅辨識“bank”本身，而是會分析它與周邊詞語的關聯，進而形成不同的上下文表示。

這個過程是許多自然語言處理模型理解文本的基礎。Embedding 負責將 Token 轉成向量，位置編碼則提供順序資訊，Self-Attention 建立 Token 之間的關聯，而多層 Encoder 會不斷整合這些資訊，最終形成模型可進一步運用的語義表示。

什麼是 Transformer Encoder？

Encoder 可以被理解為 Transformer 中的「輸入理解模組」。它接收一組輸入 Token，並將每個 Token 轉為包含上下文資訊的表示，而不是直接產生最終答案。

Transformer 最早採用 Encoder-Decoder 架構，Encoder 負責理解輸入，Decoder 則依據 Encoder 提供的資訊生成輸出。後來也發展出 Encoder-Only 和 Decoder-Only 等結構，因此並非所有現代大型語言模型都包含獨立的 Encoder。

以經典 Transformer Encoder 為例，通常由多個結構相同的 Encoder 層堆疊組成。每一層主要包含 Multi-Head Self-Attention 和 Feed-Forward Network，並配合殘差連接與正規化機制。經過層層處理後，模型所獲得的不再只是單獨的 Token，而是一組融合上下文資訊的向量表示。

因此，Encoder 的核心任務可概括如下：將原始輸入轉換為模型可以理解與運用的上下文表示。

Transformer Encoder 如何處理輸入資訊？

當句子輸入至 Transformer Encoder 時，並非直接以自然語言進入神經網路。模型首先會將文本拆解並轉成數值表示，再逐層處理這些資訊。

假設輸入句子為：

The cat sat on the mat.

Tokenizer 首先將文本切割為 Token。不同模型的 Tokenizer 定義不一，一個 Token 可能對應一個完整單字、單字的一部分、標點符號或其他文本單元。

接下來，每個 Token 會經由 Embedding 轉為高維向量。由於 Transformer 本身並不知道 Token 的前後順序，因此還需加入位置資訊，使模型能區分 “The cat sat” 與 “Sat the cat” 這類不同排列。

接著，這些向量通過 Encoder Layer。Self-Attention 會評估每個 Token 與其他 Token 的關聯程度，Feed-Forward Network 則進一步處理各位置獲得的資訊。經過多層 Encoder，最初簡單的 Token 向量逐漸轉化成包含豐富上下文的表示。

整體流程可簡化為：

Input → Tokenization → Embedding + Position Information → Self-Attention → Feed-Forward Network → Contextual Representation

Encoder 的輸出通常不是一句自然語言，而是一組新的向量。這些向量可用於分類、搜尋、Embedding，或交由 Decoder 繼續進行內容生成。

Self-Attention 如何協助 Encoder 理解上下文？

Self-Attention（自注意力機制）是 Transformer Encoder 理解輸入關係的關鍵技術。它允許序列中的每個 Token 在處理過程中同時參考其他 Token，不再受限於固定順序。

例如：

The animal didn’t cross the street because it was tired.

當模型判斷 “it” 指的是什麼時，Self-Attention 可讓 “it” 與 “animal”、“street”、“tired”等 Token 建立不同強度的關聯，並從上下文分析最合適的語意關係。

於 Self-Attention 流程中，每個 Token 會產生 Query、Key 及 Value 三組向量。模型利用 Query 與所有 Token 的 Key 比對計算關聯，再按照 Attention Score 對所有 Value 加權組合。這樣每個 Token 最終得到的表示都融合了其他重要 Token 的資訊。

Multi-Head Attention 則可同時執行多組 Attention，各 Attention Head 可關注不同類型的關係，像是語法結構、指代、片段間或距離較遠的上下文，讓 Encoder 能從多角度理解同一段輸入。

需要注意的是，Attention 不等同於人類的「理解」，它是一種神經網路計算機制，是透過學習輸入成分間的關聯建立上下文表示。

Embedding 和位置編碼在 Encoder 中扮演什麼角色？

Transformer 無法直接處理「cat」、「AI」或「Bitcoin」這類文字輸入，因此需先轉為數值向量，也就是 Embedding（向量嵌入）的功能。

Embedding 會將每個 Token 對應到高維度的向量空間。經過訓練，模型會學習不同 Token 的分布，相關 Token 會在向量空間中保持某種關聯。但僅有 Token Embedding 還不夠，因為 Transformer 的 Attention 並不是依據單純文本順序運作。

因此需進一步加入位置資訊，讓模型知道每個 Token 所在的位置。經典 Transformer 採用 Positional Encoding，現代 Transformer 也可能使用 RoPE（Rotary Position Embedding）等方式。

Embedding 解決「這是什麼 Token」，位置機制則補充「這個 Token 在哪個位置」。兩者結合後，Self-Attention 才能徹底分析各 Token 在特定上下文中的關聯。

為什麼 Transformer Encoder 需要多層結構？

一層 Self-Attention 就能為 Token 之間建立關聯，但自然語言中涉及詞義、語法、指涉、句法結構等多樣關係，僅執行一次計算無法捕捉到足夠複雜的語意。

因此，Transformer 通常會堆疊多層 Encoder。每一層的輸出會化為下一層的輸入，模型能不斷重整並升級已融入上下文的資訊。層數提升，每個 Token 的表徵也會逐步融合更複雜的語境特徵。

可將此過程視為連續加工：最先模型獲得的是 Token 及位置的原始表徵，往後各層則不斷強化 Token 間的聯繫，最終產生更深刻的上下文表示。

因此 Encoder 輸出常被稱為 Contextual Representation（上下文表示）：同一個 Token 在不同句子中，經 Encoder 處理後呈現出的結果可能完全不同。

Encoder 與 Decoder 有什麼區別？

Encoder 和 Decoder 雖同屬 Transformer 架構，但分工不同。Encoder 著重理解輸入內容，Decoder 則根據上下文逐步生成新輸出。

對比維度	Encoder	Decoder
核心任務	理解與表示輸入	生成輸出
Attention 方式	通常可關注整個輸入序列	自回歸生成時無法存取未來 Token
輸出	上下文向量表示	Token 序列
典型任務	分類、Embedding、語義理解	文字生成、對話、程式碼產生
常見架構	Encoder-Only	Decoder-Only 或 Encoder-Decoder

於 Encoder-Decoder 架構中，兩部分會合作完成任務。例如機器翻譯時，Encoder 先處理來源語句轉為上下文表示，Decoder 則依此逐步產生目標語句。

Decoder-Only 架構則不包含獨立 Encoder，而是讓 Decoder 同時處理上下文及新 Token 生成。許多現代生成式大型語言模型即採用這類方式。

Encoder-Only 模型適合哪些任務？

Encoder-Only 架構特別適用於需「理解輸入」而非長文本生成的任務。由於 Encoder 可以同時考量輸入序列中的所有位置，非常適合分析整段文本語意。

常見任務像文本分類、情緒分析、實體辨識、語意搜尋及 Embedding。舉例來說，搜尋系統若需判斷兩句話語意是否相近，可讓 Encoder 將內容轉成向量，再比較這些向量的距離。

BERT 就是最具代表性的 Encoder-Only Transformer，藉由雙向上下文處理，讓每個 Token 的表徵可結合前後資訊，曾經廣泛運用於搜尋、分類與自然語言理解。

但 Encoder-Only 不是「比 Decoder 更懂語言」，只是架構目標不同：Encoder 擅長建構輸入表示，Decoder-Only 更擅自回歸生成。

Encoder 與 Embedding、RAG 及 AI 搜尋有何關聯？

Encoder 和現代 AI 搜尋及 RAG（檢索增強生成）密切相關，這些系統需先讓電腦判斷不同文本在語意上的關聯。

語意搜尋中，Embedding Model 可將用戶查詢與文件皆轉為向量，再用向量相似度查找最相關內容。多數生成文本 Embedding 的模型會採 Encoder 或類似 Encoder 的雙向結構，因這種模型擅長捕捉整體語意。

RAG 系統則會先把文件拆為多個 Chunk，再分別轉成向量儲存於向量資料庫。用戶提問時，系統同樣把問題轉成向量，比對最相關的文件片段，再交給生成模型使用。

因此，從 Transformer Encoder 到 Embedding，再到 Vector Database 及 RAG，形成一條明確的技術鏈：Encoder 負責構建語意向量，這些向量又可支援搜尋、檢索及知識型生成模型。

總結

Encoder（編碼器）是 Transformer 處理與理解輸入資訊的關鍵結構。它接收經過切詞（Tokenization）、Embedding 及位置資訊處理的輸入，並運用 Self-Attention、Feed-Forward Network 與多層結構，逐層整合上下文資訊，最後產生兼具語意關聯的上下文表示。

與主要負責內容生成的 Decoder 不同，Encoder 更著重輸入理解，因此廣泛應用於文本分類、Embedding、語意搜尋與自然語言理解等任務。在 Encoder-Decoder 架構中，Encoder 也可先完整理解輸入，再把結果交給 Decoder 生成輸出。

掌握 Encoder，有助進一步理解 Transformer、Attention、Embedding、RAG 及向量搜尋等技術間的關聯。這些 AI 概念並不是彼此孤立，而是現代自然語言處理及 AI 應用體系中的不同核心組成。

FAQ

Encoder 會直接產生自然語言回答嗎？

不會。Transformer Encoder 的主要輸出是一組上下文向量表示，文字生成通常交由 Decoder 或其他生成模組進行。

BERT 為什麼屬於 Encoder-Only 模型？

BERT 使用 Transformer Encoder 建立雙向上下文表示，特別適合文本理解、分類及語意表示等任務，而不是自回歸生成長文本。

Encoder 能處理圖片或其他非文字資料嗎？

可以。Encoder 不僅限於處理文本，在 Vision Transformer 或多模態模型中，影像、音訊等資料亦可經特殊編碼方式進入類似的 Transformer 結構運算。

Encoder 的輸出和 Embedding 是一樣的嗎？

不完全一樣。Encoder 產生的是上下文化的隱藏層表示；而 Embedding 通常指專為表示 Token、文本或物件所用的向量，實際應用時可進一步利用 Encoder 的輸出來建構文本的 Embedding。

所有大型語言模型都有獨立 Encoder 嗎？

不一定。Encoder-Decoder 架構有獨立的 Encoder，GPT 這類 Decoder-Only 架構則沒有專門的 Encoder，而是採 Decoder 同時處理上下文與生成新 Token。