待验证50% 置信事实精确时间
2018年Transformer出现后，行业走出三条技术路线：只用编码器的BERT路线、只用解码器的GPT路线，以及编码解码一起用的T5路线。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/31
首次发现
来源
LLM大模型零基础入门：从原理到实战的完整学习路径
bilibili数据拾光屋2026/10/20
涉及实体
相关事实
部分验证Transformers come in three variants: encoder-only (like BERT), decoder-only (like GPT), and encoder-decoder (like T5)72% 相似已验证GPT、BERT、ChatGPT等现代AI系统均以Transformer为核心架构69% 相似已验证Transformer架构分化为BERT类（Encoder-only，适合理解任务）和GPT类（Decoder-only，适合生成任务）两大路线69% 相似待验证The current mainstream approach for training LLMs uses a decoder-only Transformer architecture, the same paradigm used by the GPT series68% 相似已验证现代LLM（如GPT系列、Claude、Llama）均基于Transformer架构，其解码过程本质上是一个马尔可夫链67% 相似
引用此条事实
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