Когда выбирать encoder-only, decoder-only или encoder-decoder для задачи?

Выбор между encoder-only, decoder-only и encoder-decoder моделями зависит от задачи:

• Encoder-only модели (например, BERT) хорошо подходят для задач понимания текста, таких как классификация, извлечение сущностей, поиск. Они принимают вход и создают представление, которое затем используется для предсказания.
• Decoder-only модели (например, GPT) предназначены для генерации текста. Они предсказывают следующий токен на основе предыдущих, что удобно для задач генерации, автодополнения, диалогов.
• Encoder-decoder модели (например, T5, BART) объединяют оба подхода: сначала кодируют вход (например, текст на одном языке), затем декодируют в другой формат (например, перевод, суммаризация). Они эффективны для задач преобразования текста.

Пример:

• Для задачи классификации текста выбирают encoder-only.
• Для генерации ответов в чат-боте — decoder-only.
• Для машинного перевода — encoder-decoder.

Таким образом, выбор зависит от того, нужно ли только понимать, только генерировать или преобразовывать текст.