在生成式 AI 文字生成模型設計中,Encoder–Decoder 與 Decoder-only 為常見架構。下列何者最能正確說明兩者在資訊處理與生成機制上的核心差異?
答案 (B)
核心概念
兩種架構的差別,在於「理解」與「生成」是不是分開的。
想像口譯。Encoder–Decoder 是先把整句聽完、寫成筆記,再照著筆記翻出來。Decoder-only 是邊聽邊翻,一路往下接。
・Encoder–Decoder(如 T5、BART、原始 Transformer):編碼器負責完整理解輸入並壓成表示向量,解碼器再依據這個表示生成輸出
・Decoder-only(如 GPT 系列):只有一個堆疊,把提示與已生成的內容視為同一串序列,一邊理解上下文一邊往後續寫,理解與生成合而為一
兩段職責分明,適合輸入與輸出是不同內容的轉換任務
一個先讀完整段再開口,一個邊讀邊講。
答題技巧
快速判斷技巧:兩個相似選項(本題的 A 與 B)並存時,選描述更精確、資訊更完整的那個。 A 只說了「幾個模組」,B 說了「各自做什麼」,後者才回答了題目問的「機制差異」。
易錯陷阱:(A) 並沒有講錯,只是講得太淺,這種「對但不夠好」的選項最難割捨。 判準是回到題目要求。問的是「資訊處理與生成機制」的核心差異,那就要看哪個選項真的說明了機制。