在生成式 AI 文字生成模型設計中，Encoder–Decoder 與 Decoder-only 為常見架構。下列何者最能正確說明兩者在資訊處理與生成機制上的核心差異？
答案 （B）
核心概念
Encoder–Decoder 架構（如 T5、BART、原始 Transformer）把工作分成兩段——編碼器負責「完整理解輸入」並壓成表示向量，解碼器再依據這個表示「生成輸出」，兩段職責分明，適合輸入與輸出是不同內容的轉換任務。Decoder-only 架構（如 GPT 系列）則只有一個堆疊，把提示與已生成的內容視為同一串序列，一邊理解上下文一邊往後續寫，理解與生成合而為一。
答題技巧
快速判斷技巧：兩個相似選項（本題的 A 與 B）並存時，選描述更精確、資訊更完整的那個。A 只說了「幾個模組」，B 說了「各自做什麼」，後者才回答了題目問的「機制差異」。
易錯陷阱：(A) 並沒有講錯，只是講得太淺，這種「對但不夠好」的選項最難割捨。判準是回到題目要求——問的是「資訊處理與生成機制」的核心差異，那就要看哪個選項真的說明了機制。