Bộ mã hóa/bộ giải mã là cấu trúc mạng thần kinh kết hợp bộ mã hóa chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành biểu diễn nén bên trong và bộ giải mã tạo ra đầu ra mong muốn từ biểu diễn đó.
Bộ mã hóa-giải mã là một kiến trúc được thiết kế cho các tác vụ như dịch thuật và tóm tắt, trong đó các chuỗi đầu vào và đầu ra có độ dài và cấu trúc khác nhau. Kể từ bài báo về Transformer năm 2017, nó đã được sử dụng làm cấu hình tiêu chuẩn trong nhiều lĩnh vực như dịch máy, nhận dạng giọng nói và tạo chú thích hình ảnh. Nó được đặc trưng bởi cấu trúc hai giai đoạn, trong đó bộ mã hóa nén toàn bộ đầu vào thành biểu diễn vectơ bao gồm cả ngữ cảnh và bộ giải mã tham chiếu đến nó và tạo mã thông báo đầu ra theo mã thông báo. Ưu điểm là thông tin đầu vào và đầu ra có thể được xử lý riêng biệt. Mặt khác, AI thế hệ chủ đạo hiện nay như ChatGPT và Claude chủ yếu chỉ bao gồm bộ giải mã và trong hoạt động thực tế vào năm 2026, các loại bộ mã hóa-giải mã thường được chọn cho các tình huống có mục đích hẹp như mô hình dịch thuật cụ thể và xử lý giọng nói. Khi chọn một mô hình tại hiện trường, hướng dẫn thực tế là chỉ sử dụng bộ giải mã nếu cần có mức độ tự do trong quá trình tạo và loại bộ mã hóa-giải mã nếu sự tương ứng đầu vào/đầu ra rõ ràng. Về chi phí vận hành, loại bộ mã hóa/giải mã nhỏ giúp giảm chi phí suy luận dễ dàng hơn và so với giá thị trường của các API LLM đa năng, hiệu quả chi phí của việc chuyên môn hóa nhiệm vụ đôi khi là lý do để lựa chọn.