好的，没问题。 Encoder-Decoder架构的复兴：UL2在代码生成与理解中的优势 各位同学，今天我们来探讨一个目前在代码生成与理解领域非常热门的话题：Encoder-Decoder架构的复兴，以及UL2模型在特定任务中超越Decoder-only架构的优势。在Transformer模型出现之后，Decoder-only架构，特别是以GPT系列为代表的模型，凭借其强大的生成能力，在文本生成领域占据了主导地位。然而，在一些需要更精确理解和控制的场景，例如代码生成与理解，Encoder-Decoder架构展现出了独特的优势，而UL2模型正是其中的一个杰出代表。 1. Transformer架构的回顾与演进 首先，我们快速回顾一下Transformer架构。Transformer的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列时，同时关注序列中的所有位置，从而捕捉长距离依赖关系。 Encoder: 负责将输入序列编码成一个上下文向量表示。它由多个相同的层堆叠而成，每一层包含一个多头自注意力子层和一个前馈神经网络子层。 Decoder: 负责根据Encoder提供的上下文向量，生成目标序列。它 …