在大型语言模型中，Encoder 指的是模型的编码器部分，负责对输入的文本序列进行编码，获取其对应的语义表示。
具体来说，大模型中的 Encoder 具有以下几个关键作用：
词嵌入（Word Embedding） 将词语映射为低维密集向量表示，作为模型的输入。 位置编码（Positional Encoding） 引入序列中每个位置的位置信息，使模型能捕捉输入序列的顺序特征。 注意力机制（Attention Mechanism） 通过自注意力层计算输入序列中每个词与其他词的关系，捕捉长程依赖关系。 层叠编码（Layer Stacking） 通过多层 Transformer Encoder 块的堆叠，对输入序列进行深度的特征提取和语义建模。 上下文建模（Context Modeling） 整合输入序列中每个位置词的全局上下文信息，形成其语义表示。Encoder 的输出是输入序列对应的上下文化语义表示，这些语义表示在后续的预测或生成任务中会被模型的 Decoder 部分利用。在 GPT 等解码器模型中，Encoder 的输出会被 Decoder 进一步处理，生成新的文本序列。
总的来说，Encoder 是大型语言模型的核心部件，对于有效地提取和建模输入序列的语义信息至关重要，是实现语言理解和生成的基础。
