# T5、BART —— 编码器-解码器模型

> 编码器负责理解。解码器负责生成。把它们拼回去，你就得到一个为输入 → 输出任务而生的模型：翻译、摘要、改写、转录。

**类型：** Learn
**语言：** Python
**前置要求：** 阶段 7 · 05（完整的 Transformer）、阶段 7 · 06（BERT）、阶段 7 · 07（GPT）
**预计时间：** ~45 分钟

## 问题背景

纯解码器 GPT 和纯编码器 BERT 各自为不同目标精简了 2017 年的架构。但许多任务天然就是输入-输出的：

- 翻译：英语 → 法语。
- 摘要：5,000 token 的文章 → 200 token 的摘要。
- 语音识别：音频 token → 文本 token。
- 结构化抽取：散文 → JSON。

对这些，编码器-解码器是最干净的契合。编码器产出源的稠密表示。解码器生成输出，每一步都对那个表示做 cross-attention。训练在输出端是错位一格。和 GPT 一样的损失，只是以编码器输出为条件。

两篇论文定义了现代的打法：

1. **T5**（Raffel et al. 2019）。"Text-to-Text Transfer Transformer"。每个 NLP 任务都重构成文本进、文本出。单一架构、单一词表、单一损失。在掩码 span 预测上预训练（破坏输入里的 span，在输出里解出来）。
2. **BART**（Lewis et al. 2019）。"Bidirectional and Auto-Regressive Transformer"。去噪自编码器：以多种方式破坏输入（打乱、掩码、删除、旋转），让解码器重建原文。

2026 年，编码器-解码器格式在输入结构重要的地方延续着：

- Whisper（语音 → 文本）。
- 谷歌的翻译栈。
- 一些有鲜明的上下文-编辑结构的代码补全/修复模型。
- 用于结构化推理任务的 Flan-T5 及变体。

纯解码器抢走了聚光灯，但编码器-解码器从未消失。

## 核心概念

![带 cross-attention 的编码器-解码器](../assets/encoder-decoder.svg)

### 前向循环

```
source tokens ─▶ encoder ─▶ (N_src, d_model)  ──┐
                                                 │
target tokens ─▶ decoder block                   │
                 ├─▶ masked self-attention       │
                 ├─▶ cross-attention ◀───────────┘
                 └─▶ FFN
                ↓
              next-token logits
```

关键在于，编码器每个输入只跑一次。解码器自回归地跑，但每一步都对*同一个*编码器输出做 cross-attention。缓存编码器输出对长输入是免费的加速。

### T5 预训练 —— span 破坏

挑输入的随机 span（平均长度 3 个 token，总共 15%）。把每个 span 换成一个唯一的哨兵：`<extra_id_0>`、`<extra_id_1>` 等等。解码器只输出被破坏的 span 及其哨兵前缀：

```
source: The quick <extra_id_0> fox jumps <extra_id_1> dog
target: <extra_id_0> brown <extra_id_1> over the lazy
```

比预测整个序列更便宜的信号。在 T5 论文的消融里，它和 MLM（BERT）、prefix-LM（UniLM）不相上下。

### BART 预训练 —— 多重噪声去噪

BART 尝试五种加噪函数：

1. token 掩码。
2. token 删除。
3. 文本填充（掩掉一个 span，解码器插入正确的长度）。
4. 句子排列。
5. 文档旋转。

组合文本填充 + 句子排列产生了最好的下游数字。解码器始终重建原文。BART 的输出是完整序列，不只是被破坏的 span——所以预训练算力比 T5 高。

### 推理

和 GPT 一样的自回归生成。贪心 / beam / top-p 采样都适用。beam search（宽度 4–5）对翻译和摘要是标准做法，因为输出分布比聊天更窄。

### 2026 年什么时候选哪个变体

| 任务 | 编码器-解码器？ | 为什么 |
|------|------------------|-----|
| 翻译 | 通常是 | 源序列清晰；输出分布固定；beam search 有效 |
| 语音转文本 | 是（Whisper） | 输入模态不同于输出；编码器塑造音频特征 |
| 聊天 / 推理 | 否，纯解码器 | 没有持久的"输入"——对话本身就是序列 |
| 代码补全 | 通常否 | 长上下文的纯解码器赢；像 Qwen 2.5 Coder 这样的代码模型是纯解码器 |
| 摘要 | 都行 | BART、PEGASUS 打败更早的纯解码器基线；现代纯解码器 LLM 与之持平 |
| 结构化抽取 | 都行 | T5 很干净，因为"文本 → 文本"能吸收任何输出格式 |

约 2022 年以来的趋势：纯解码器接管了过去属于编码器-解码器的任务，因为 (a) 指令微调的纯解码器 LLM 靠 prompting 就能泛化到任何东西，(b) 一个架构比两个更易扩展，(c) RLHF 假设有个解码器。编码器-解码器守住了输入模态不同（语音、图像）或 beam search 质量重要的地方。

## 动手构建

见 `code/main.py`。我们为一个玩具语料实现 T5 风格的 span 破坏——这是本课最有用的一块，因为它出现在此后每个编码器-解码器预训练配方里。

### 第 1 步：span 破坏

```python
def corrupt_spans(tokens, mask_rate=0.15, mean_span=3.0, rng=None):
    """挑出加起来约占 mask_rate 比例的 span。返回 (corrupted_input, target)。"""
    n = len(tokens)
    n_mask = max(1, int(n * mask_rate))
    n_spans = max(1, int(round(n_mask / mean_span)))
    ...
```

目标格式是 T5 约定：`<sent0> span0 <sent1> span1 ...`。被破坏的输入在 span 位置把未改动的 token 和哨兵 token 交织起来。

### 第 2 步：验证往返

给定被破坏的输入和目标，重建原句。如果你的破坏是可逆的，前向通过就是良定义的。这是一次健全性检查——真实训练从不这么做，但这个测试很便宜，能抓住你 span 记账里的差一错误。

### 第 3 步：BART 加噪

五个函数：`token_mask`、`token_delete`、`text_infill`、`sentence_permute`、`document_rotate`。组合其中两个并展示结果。

## 实际使用

HuggingFace 参考：

```python
from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer
tok = T5Tokenizer.from_pretrained("google/flan-t5-base")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/flan-t5-base")

inputs = tok("translate English to French: Attention is all you need.", return_tensors="pt")
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=32)
print(tok.decode(out[0], skip_special_tokens=True))
```

T5 的把戏：任务名写进输入文本里。同一个模型搞定几十种任务，因为每个任务都是文本进、文本出。2026 年这个模式被指令微调的纯解码器模型推广了，但 T5 最先把它编成了定式。

## 拿去用

见 `outputs/skill-seq2seq-picker.md`。这个 skill 会根据输入-输出结构、延迟和质量目标，在编码器-解码器和纯解码器之间为一个新任务做选择。

## 练习

1. **简单。** 跑 `code/main.py`，对一个 30 token 的句子应用 span 破坏，验证把非哨兵的源 token 和解出的目标 span 拼接起来能还原原句。
2. **中等。** 实现 BART 的 `text_infill` 噪声：用单个 `<mask>` token 替换随机 span，解码器必须推断出正确的 span 长度加内容。展示一个例子。
3. **困难。** 在一个微型英语 → pig-Latin 语料（200 对）上微调 `flan-t5-small`。在留出的 50 对集合上测 BLEU。和用同样数据、同样算力微调 `Llama-3.2-1B` 做对比。

## 关键术语

| 术语 | 大家嘴上怎么说 | 实际是什么意思 |
|------|-----------------|-----------------------|
| 编码器-解码器 | "seq2seq transformer" | 两个栈：处理输入的双向编码器，带 cross-attention、处理输出的因果解码器。 |
| Cross-attention | "源和目标对话的地方" | 解码器的 Q × 编码器的 K/V。编码器信息进入解码器的唯一地方。 |
| span 破坏 | "T5 的预训练把戏" | 用哨兵 token 替换随机 span；解码器输出这些 span。 |
| 去噪目标 | "BART 的玩法" | 对输入施加一个噪声函数，训练解码器重建干净序列。 |
| 哨兵 token | "`<extra_id_N>` 占位符" | 在源里标记被破坏 span、并在目标里重新标记它们的特殊 token。 |
| Flan | "指令微调的 T5" | 在 >1,800 个任务上微调的 T5；让编码器-解码器在指令跟随上有了竞争力。 |
| Beam search | "解码策略" | 每步保留 top-k 个部分序列；翻译/摘要的标准做法。 |
| Teacher forcing | "训练期输入" | 训练期间给解码器喂真实的前一个输出 token，不是采样出来的那个。 |

## 延伸阅读

- [Raffel et al. (2019). Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer](https://arxiv.org/abs/1910.10683) —— T5。
- [Lewis et al. (2019). BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension](https://arxiv.org/abs/1910.13461) —— BART。
- [Chung et al. (2022). Scaling Instruction-Finetuned Language Models](https://arxiv.org/abs/2210.11416) —— Flan-T5。
- [Radford et al. (2022). Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision](https://arxiv.org/abs/2212.04356) —— Whisper，2026 年规范的编码器-解码器。
- [HuggingFace `modeling_t5.py`](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/t5/modeling_t5.py) —— 参考实现。
