De rollen van encoders en decoders in Grootschalige Taalmodellen (LLM’s) zijn essentieel voor het begrijpen en genereren van natuurlijke taal. Deze componenten spelen een cruciale rol in de architectuur van verschillende neurale netwerken, zoals de Transformer architectuur, die een van de meest invloedrijke modellen in natuurlijke taalverwerking (NLP) is geworden.
De encoder is verantwoordelijk voor het verwerken van de invoertekst en het omzetten van deze tekst naar een reeks continue weergaven of vectoren. Deze vectoren, bekend als embeddings, bevatten rijke semantische informatie over de invoertekst. De encoder is ontworpen om de context van elk woord of token in een zin te begrijpen door rekening te houden met de omliggende woorden. Dit wordt bereikt door gebruik te maken van mechanismen zoals zelf-attentie, waardoor het model kan leren welke delen van de zin belangrijk zijn voor het begrijpen van een bepaald woord.
Een voorbeeld van een effectieve encoder is de BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) model, dat uitblinkt in taken zoals vraag-beantwoording en sentimentanalyse door zijn vermogen om context zowel links als rechts van een woord te begrijpen.
De decoder daarentegen gebruikt de gecontextualiseerde weergaven die door de encoder zijn geproduceerd om nieuwe teksten te genereren of om specifieke taken uit te voeren zoals vertaling, samenvatting of tekstgeneratie. In een vertaaltaak bijvoorbeeld, zal de decoder de doorgifte van de encoder gebruiken om zinnen van de ene taal naar de andere om te zetten, terwijl hij de grammaticale en contextuele correctheid bewaakt.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) is een voorbeeld van een model dat voornamelijk gebruik maakt van decoders. GPT-modellen excelleren in taken waarbij het genereren van tekst van hoge kwaliteit centraal staat, zoals het schrijven van essays, het beantwoorden van vragen, en meer.
In de Transformer-architectuur zijn zowel de encoder als de decoder opgebouwd uit meerdere lagen van zelf-attentie en feedforward netwerken. Het oorspronkelijke Transformermodel, voorgesteld door Vaswani et al. (2017), bestaat uit een encoder-decoder structuur die gebruik maakt van “multi-head self-attention” om gelijktijdig verschillende posities in de invoertekst te analyseren.
```
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in neural information processing systems, 30.
```
In toepassingen zoals neurale machinale vertaling, kunnen de encoder en decoder samenwerken om zeer nauwkeurige vertalingen en betekenissen te leveren. Tijdens het trainingsproces leert de encoder de belangrijkste kenmerken en patronen in de bronnen van tekst, terwijl de decoder wordt getraind om deze kenmerken om te zetten in de doeltekst.
Door deze rollen te begrijpen, kunnen NLP-onderzoekers en ingenieurs effectiever gebruik maken van LLM’s in toepassingen variërend van spraakherkenning tot automatische tekstgeneratie en meer.
