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。