course/pr_1114/ru/chapter1/6.md

# Модели-декодировщики

<CourseFloatingBanner
    chapter={1}
    classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
/>

<Youtube id="d_ixlCubqQw" />

Декодировщики используют только компонент декодирования трансформера. На каждом этапе для текущего слова слой внимания может получить доступ только к словам, которые были расположены до него в предложении. Такие модели часто называются *авторегрессионными моделями*.

Процесс предобучения декодировщиков обычно заключается в предсказании следующего слова в предложении.

Такие модели лучше всего подходят для задач, связанных с генерацией текста. 

Представителями этого семейства моделей являются:

- [CTRL](https://huggingface.co/transformers/model_doc/ctrl.html)
- [GPT](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/openai-gpt)
- [GPT-2](https://huggingface.co/transformers/model_doc/gpt2.html)
- [Transformer XL](https://huggingface.co/transformers/model_doc/transformerxl.html)


<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ru/chapter1/6.mdx" />