大部分Transformer建模都只需要Encoder部分吗，为什么？

Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络结构，其中包含Encoder和Decoder两个部分。Encoder主要用于将输入序列中的每一个单词进行编码，然后生成一个固定长度的向量表示，这个向量表示可以用于各种下游任务，如文本分类、机器翻译等。Decoder则根据Encoder生成的向量表示来预测输出序列。

虽然Transformer模型中包含了Encoder和Decoder两个部分，但实际上在大多数应用场景中只需要使用Encoder部分。这是因为Encoder生成的向量表示已经包含了输入序列中每个单词之间的关系，这些关系可以被用于下游任务的特征提取，而不需要使用Decoder进行进一步的预测和生成。

Encoder部分还具有比Decoder更高的计算效率，因为Decoder需要在每个时间步进行预测和生成，而Encoder只需要对输入序列进行一次编码即可生成向量表示。因此，在大多数情况下，使用Transformer模型的Encoder部分已经能够满足需求，并且更加高效。