1. Transformer架构的两大方向
Transformer分为两大类应用，但划分标准不是"分类vs生成"，而是编码方式：
- Encoder架构（代表：BERT）：
使用Transformer的编码器（Encoder），擅长理解任务（文本分类、实体识别、语义匹配等）。- 特点：双向注意力，能看到整个句子的上下文
- 输出：每个token的上下文相关表示（即Embedding）
- Decoder架构（代表：GPT）：
使用Transformer的解码器（Decoder），擅长生成任务（文本续写、对话、翻译等）。- 特点：单向注意力（只能看前面的词），自回归生成
- 输出：下一个token的概率分布
"BERT分类模型"和"GPT生成模型"是正确的，但Embedding不是独立的一类，而是这些模型的中间产物。
2. Embedding模型的本质
Embedding（嵌入）是所有Transformer模型的底层能力，指将离散的文本转换为连续向量表示的过程：
- BERT的Embedding：
通过Encoder生成，包含双向上下文信息，适合用于：- 句子/词向量表示（如语义搜索）
- 下游任务的输入特征（如分类、聚类）
- GPT的Embedding：
通过Decoder生成，带有单向上下文信息，通常用于：- 生成过程中的隐状态表示
- 微调时的特征提取（较少直接使用）
独立存在的"Embedding模型"（如OpenAI的text-embedding-ada-002）通常是基于Encoder架构（类似BERT）训练的，专门用于生成高质量的文本向量表示。
3. 三者的关系总结
| 概念 | 所属架构 | 核心功能 | 典型应用场景 |
|---|---|---|---|
| BERT | Transformer编码器 | 生成双向上下文Embedding | 文本分类、语义理解 |
| GPT | Transformer解码器 | 自回归生成文本 | 对话、创作、代码生成 |
| Embedding模型 | 通常基于编码器 | 输出文本的向量表示 | 搜索、推荐、聚类 |
4. 常见误解澄清
- 不是所有Embedding都来自BERT：
Embedding是任何神经网络的通用能力，CNN/RNN也能生成Embedding，只是Transformer（尤其是BERT）的Embedding质量更高。 - GPT也有Embedding：
GPT在生成过程中会内部产生Embedding，但这些Embedding是单向的，通常不直接用于表示任务。 - Embedding模型≠分类模型：
专门用于生成Embedding的模型（如Sentence-BERT）会优化向量表示质量，而BERT分类模型是在Embedding基础上加分类头微调得到的。
5. 技术演进趋势
- 统一趋势：现代大模型（如GPT-4）逐渐融合编码器和解码器能力，支持生成和理解双重任务。
- Embedding专用化：业界趋向于训练独立的Embedding模型（如Cohere Embed、OpenAI Embedding），与生成模型（GPT）分工协作。
