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Transformer架构自2017年被提出以来，已经成为自然语言处理领域的核心技术支柱。本章我们将深入探讨基于Transformer的预训练语言模型中的三个核心分支：编码器模型、解码器模型及编解码器模型，并通过实例详解各分支在不同应用场景下的功能和特点。
1.编码器模型分支——深度理解和上下文捕捉
编码器模型的主要任务是对输入序列进行高效且丰富的语义编码，以便提取出全局上下文相关的特征表示。其中一个标志性实例是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型。BERT通过多层Transformer编码器堆叠，每个编码器块内部均包含多头自注意力机制，使得模型能够同时考虑前后文信息，实现了对输入文本的双向理解。这一特性使其在许多下游NLP任务中取得了突破性进展，如GLUE（General Language Understanding Evaluation）基准测试，以及SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）阅读理解任务。
除了BERT之外，还有其他改进型的编码器模型，例如RoBERTa（Robustly Optimized BERT Pretraining Approach&#x
