仅编码器模型（Encoder-Only Model）是Transformer架构的一种特定实现形式，仅包含编码器模块，专注于将输入序列（如文本或图像）转化为高维的上下文表示，而不涉及解码器用于生成输出序列。这类模型通过自注意力机制捕获输入数据的内在依赖关系，生成富含语义的嵌入向量，适用于分类、问答或特征提取等理解型任务。典型代表如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），其双向训练机制能高效学习上下文信息，显著提升自然语言处理任务的准确性与泛化能力。
在AI产品开发的实际落地中，仅编码器模型因其计算效率高和表示能力强，被广泛应用于构建高效工具。产品经理可借助预训练模型（如BERT）进行微调，快速开发情感分析系统、命名实体识别引擎或搜索排序算法，特别适合需理解用户输入而非生成响应的场景，如智能客服中的意图识别或内容推荐中的特征抽取。通过云API集成，企业能低成本部署这些模型，优化用户体验并加速产品迭代。
延伸阅读推荐Devlin等人于2018年发表的论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》，该文献系统阐述了模型原理与实验验证。
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