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【NLP】18. Encoder 和 Decoder

news 来源：原创 2025/9/7 16:54:47

1. Encoder 和 Decoder 概述

在序列到序列（sequence-to-sequence，简称 seq2seq）的模型中，整个系统通常分为两大部分：Encoder（编码器）和 Decoder（解码器）。

Encoder（编码器）：
输入一段序列（例如一句话），经过编码器（一般使用 RNN、LSTM、GRU 或者 Transformer Encoder）后，将整个序列的信息压缩成一个（或多个）固定维度的向量表示，这个向量通常被认为是整个输入序列的语义表示。
Decoder（解码器）：
解码器接收 Encoder 输出的向量信息（可以是单个向量，也可以是多个隐藏状态组成的序列），再利用另一个 RNN（或其他结构）生成目标序列。例如，对于机器翻译任务，Decoder 会利用编码得到的源语言表示生成目标语言句子。

这种 Encoder-Decoder 结构最初由 Sutskever 等人（2014）的 seq2seq 模型成功应用于机器翻译任务，开创了自然语言生成新纪元。

2. Encoder 部分详细说明

2.1 Encoder 的基本角色

Encoder 的任务是将输入序列（如一整句话、一个段落或整个文档）转换成一个紧凑的向量表示。这一步骤通常有以下特点：

信息汇聚：
Encoder 通常会逐步处理输入序列（例如使用 RNN 从左到右遍历），在每一步都更新隐藏状态，最终在序列结束时获得一个包含全局信息的向量（或一组向量）。
使用最后的隐藏状态或全序列：
有时，简单的做法是取 RNN 在最后一个时刻的隐藏状态作为整个序列的表示（此时称为“accepter”，即仅用最后一个状态来生成预测）。但更复杂的 Encoder 会输出整个隐藏状态序列，并将其提供给 Decoder，在解码过程中每一步都可利用（见第 5 部分）。

2.2 双向 Encoder 和多层结构

双向 RNN：
为了更全面地捕捉输入句子的上下文信息，Encoder 常常使用双向 RNN（BiRNN），即同时利用从左到右的（正向）和从右到左的（反向）信息，最后将两边隐藏状态拼接或加权融合，得到更为丰富的文本表示。
多层模型：
为了提高表示能力，还会采用多层（堆叠）RNN，每一层可以捕捉不同层次（如语法、语义）的信息。实际系统中可能会有 2 层、甚至更多层的 Encoder。

例如，机器翻译中常见的设置包括 2 个 Encoder 层（甚至可以把双向 RNN 作为第一层，后面再堆叠一层单向或双向 RNN），以确保充分捕捉输入句子的细节信息。

3. Decoder 部分详细说明

3.1 Decoder 的基本角色与架构

Decoder 的任务是生成一个序列（例如翻译句子、摘要、对话回复或代码），其工作流程如下：

接收 Encoder 的输出：
Decoder 通常接收 Encoder 输出的向量表示（可能是单个向量，也可能是整个隐藏状态序列），然后将其作为生成目标序列的初始信息或在每一步的条件输入。
RNN 解码器：
最常见的 Decoder 是基于 RNN（或其变种，如 LSTM、GRU），每一步输出一个 token，并更新自身状态，然后继续生成下一个 token。

3.2 解码时如何决定停止

生成序列时需要一个停止条件来决定何时结束输出。常用的策略有两种：

固定长度输出：
预先设定生成的 token 数量，例如固定生成 10 个词。这种方法简单但缺乏灵活性。
特殊停止符（ <EOS> 或 “stop”）输出：
在训练时设置一个特殊的停止标记，当 Decoder 生成这个标记时，认为序列结束。这种方法更灵活，适应于长度可变的任务，如机器翻译和对话生成。

实际模型往往采用后者，即在输出词汇表中包含一个停止符，解码过程持续直到生成停止符。

3.3 Teacher Forcing （教师强制）

定义：
教师强制是一种训练技巧，在训练 Decoder 时，将真实的目标 token 作为下一步的输入（而不是使用 Decoder 自己生成的 token），以加速训练收敛并稳定训练过程。
作用：
通过教师强制，Decoder 在初期训练阶段可以直接获得正确的上下文信息，提高生成序列的质量；同时，训练过程中可以逐渐减少教师强制的比例，逼迫模型在推断时依赖自身生成的序列。

3.4 Beam Search 与评分调整

在测试时，为了生成高质量的输出序列，常用的方法是 Beam Search：

Beam Search：
在每一步解码时，保留概率最高的 N 个候选序列而非仅选取最优的一个。这样可以在后续生成过程中通过搜索多个候选序列来避免局部最优。
长度归一化：
由于较长的序列总的概率（对数和）较小，实际评分时通常会调整为每个词的平均概率（例如 $\frac{1}{|words|}\sum \log P(word|context)∣words∣$ 这样能避免偏好生成太短的序列，从而获得更符合人类语言习惯的输出。

4. 典型应用场景

Encoder-Decoder 架构被广泛应用于各类 NLP 任务，以下是几个典型案例：

4.1 机器翻译

过程：
Encoder 将源语言句子转换成向量表示，Decoder 利用该表示生成目标语言句子。
成功案例：
Google 的 Neural Machine Translation（NMT）系统就是基于 Encoder-Decoder 架构实现的。

4.2 文本摘要

过程：
输入为长文档，通过 Encoder 编码，Decoder 生成该文档的简短摘要，保留关键信息。

4.3 对话生成（如 GPT）

过程：
模型接收对话历史（作为上下文输入），Decoder 生成下一句回复。这里往往采用较深的 Decoder 和大规模预训练方法。

4.4 代码生成

过程：
将自然语言的需求描述（request）经过 Encoder 得到语义表示，Decoder 根据该表示生成对应的代码。

5. 模型设计中的补充细节

5.1 Encoder 与 Decoder 的信息传递

最初的 Encoder-Decoder 模型存在“瓶颈”问题，即所有信息必须通过 Encoder 输出的那个固定向量传递，这往往导致信息不足。为了解决这一问题，后续改进方法包括：

注意力机制（Attention）：
在每一步解码时，Decoder 不仅使用最后的编码向量，而是通过注意力机制对 Encoder 的所有输出进行加权求和，动态获取对当前生成最有帮助的信息。这样大大缓解了信息瓶颈问题，也使得模型能够更好地处理长序列。

5.2 多层和混合结构

多层 Encoder-Decoder：
可以使用多层（例如2层 Encoder 与 1层 Decoder、甚至 Encoder 与 Decoder 都为多层）提高模型表达能力，每一层可以处理不同层次的语言信息。
双向 Encoder：
尤其在 Encoder 部分，使用双向 RNN 可以更全面捕捉上下文；而 Decoder 部分通常采用单向生成，但可在输入（通过注意力）中引入 Encoder 输出的双向信息。

5.3 训练与推理的差异

训练阶段：
采用教师强制，使用真实的 token 作为 Decoder 的输入，可以快速收敛。
推断阶段：
则完全依赖模型自身生成的 token，由于前后依赖性强，每一步必须依据前一步的输出，导致难以并行计算。为此使用 Beam Search 等解码策略，但推断效率相对较低，是目前 Encoder-Decoder 模型在实际应用中常见的计算瓶颈问题。

6. 模型存在的问题与改进挑战

6.1 瓶颈问题

如前所述，Encoder-Decoder 模型要求 Encoder 将所有输入信息压缩到一个固定大小的向量中，这往往造成信息丢失。注意力机制、记忆网络以及使用层次化编码器都被提出用以缓解这一问题。

6.2 推理过程难以并行化

由于 Decoder 每一步生成都依赖前一步的输出（自回归），解码过程是串行的，因此难以利用现代硬件（如 GPU）的并行能力进行快速推理。Transformer 模型的设计在一定程度上可以并行化编码部分，但解码依旧存在自回归问题。

6.3 训练难度和解码策略

教师强制虽然加速了训练，但可能导致训练期间与推断期间的分布不匹配；同时，为了生成较优解码序列需要精心设计 Beam Search 的参数（如 beam width、长度归一化策略），这也增加了系统的复杂性与调优成本。

7. 实际案例演示（以机器翻译为例）

以机器翻译为例，我们可以看到 Encoder-Decoder 模型如何工作：

Encoder 部分：
– 输入：英文句子 “I love natural language processing.”
– 使用双向 LSTM 将整句话编码成一组隐藏状态（或经过注意力整合为一个上下文向量）。
Decoder 部分：
– 接收 Encoder 输出，开始生成目标语言句子（例如中文翻译）。 – 采用教师强制在训练中，指导模型在每一步预测正确的中文词汇。 – 在推断时，使用 Beam Search 选择多个候选词，直到生成特殊的结束符 “”。
训练与推断：
– 训练中计算损失函数时通常采用交叉熵损失，对每个生成词的概率取对数后求和再求平均。
– 在 Beam Search 时，对候选序列的总分调整为平均每个词的对数概率，以防短序列得分偏高。

这种完整的流程是机器翻译的早期成功案例，也为后来的对话生成、文本摘要等任务提供了模型框架。