# Modelos decodificadores

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

<Youtube id="MUqNwgPjJvQ" />

Os modelos de encoder (decodificadores) usam apenas o encoder de um modelo Transformer. Em cada estágio, as camadas de atenção podem acessar todas as palavras da frase inicial. Esses modelos geralmente são caracterizados como tendo atenção "bidirecional" e são frequentemente chamados de *modelos de codificação automática*.

O pré-treinamento desses modelos geralmente gira em torno de corromper de alguma forma uma determinada frase (por exemplo, mascarando palavras aleatórias nela) e encarregando o modelo de encontrar ou reconstruir a frase inicial.

Os modelos de codificador são mais adequados para tarefas que exigem uma compreensão da sentença completa, como classificação de sentença, reconhecimento de entidade nomeada (e, mais geralmente, classificação de palavras) e resposta extrativa de perguntas.

Os representantes desta família de modelos incluem:

- [ALBERT](https://huggingface.co/transformers/model_doc/albert.html)
- [BERT](https://huggingface.co/transformers/model_doc/bert.html)
- [DistilBERT](https://huggingface.co/transformers/model_doc/distilbert.html)
- [ELECTRA](https://huggingface.co/transformers/model_doc/electra.html)
- [RoBERTa](https://huggingface.co/transformers/model_doc/roberta.html)
