AI大模型开发中encoder-only、decoder-only、encoder-decoder 不同架构在实际应用的使用场景有哪些？

主要用于理解型任务，因为它能高效编码输入序列的上下文信息。典型应用场景包括文本分类（如情感分析）、命名实体识别（NER）、问答系统（如提取式问答），因为这些任务需要深度理解输入文本的语义和关系。例如，在客户服务聊天机器人中，用于意图识别。

专注于生成型任务，因为它通过自回归方式逐个生成输出token。典型应用场景包括文本生成（如故事创作）、摘要生成、代码补全和聊天机器人响应，因为这些任务需要模型基于上下文预测后续内容。例如，在内容创作工具中生成营销文案。

适用于序列到序列（seq2seq）任务，因为它结合了编码输入的上下文和解码生成输出。典型应用场景包括机器翻译（如英译中）、文本摘要（输入长文本输出摘要）、语音识别转文本，因为这些任务需要同时理解输入和生成结构化输出。例如，在翻译服务中处理多语言文档。