用LLM做文本分类时，如何选择encoder架构和decoder架构？

回答思路

1. 说明encoder模型适合双向语义理解，通过取池化向量或首token向量进行分类头
2. 说明decoder模型适合生成式任务，用于分类时通常采用prompt方式让模型输出类别标签
3. 比较两者在信息获取、训练目标、推理效率上的差异
4. 能结合具体场景（如短文本、长文本、类别数量）给出选择理由