OpenAI-GPT（Generative Pre-Training）详解_openai的训练阶段

在GPT出现之后，通用的预训练方式是预训练整个网络然后通过fine-tune去改进具体的任务。（需要注意的是，ELMo先出现的，然后是GPT）

GPT出现之后，引发了Bert，XLNet等一系列的地震式改进。对NLP任务的影响十分深远。

GPT的核心思想是先通过无标签的文本去训练生成语言模型，再根据具体的NLP任务（如文本蕴涵、QA、文本分类等），来通过有标签的数据对模型进行fine-tuning。

具体来说，在这篇论文中提出了半监督的方法，即结合了无监督的预训练和有监督的fine-tuning。论文采用两阶段训练。首先，在未标记数据集上训练语言模型来学习神经网络模型的初始参数。随后，使用相应NLP任务中的有标签的数据地将这些参数微调，来适应当前任务。

模型的结构是使用了多层的单向Transformer结构（Decoder）（《Attention is All you need》提出）。下图是GPT语言模型的结构：


训练的两个阶段如下：（1和2）

1. 无监督的预训练

总体来说，我们想要基于u-k,…,u-1 去预测出u是什么
$h_0$状态是由上下文词与词嵌入矩阵相乘，并加上位置嵌入矩阵得到的。
然后随后的$h_1$$h_2$…都是每一个时间点所得到的“隐藏层$h$”，直到最后一个$h_n$，将其与之前词嵌入矩阵相乘经过$softmax$，即生成目标词的概率分布。

$Softmax$的权重矩阵是$W_e^T$，而输入端$W_e$也是词嵌入矩阵，这里注意一下即可。

注：上述过程是从公式的角度来看GPT预训练过程，从输入输出的角度来看，输入假设为ABCD，其输出（或者说label）其实也是ABCD，只不过其内部会自动每次基于前文来预测下一个词，比如：虽然输入整体是ABCD，但实际上模型内部首先会基于输入的<start>起始符去预测输出的第一个词，然后输出的第一个词和label里的第一个位置上的A算loss；然后再基于输入的<start> A去预测第二个词，然后第二个词和labe里的第二个位置上的B算loss，以此类推。所以输入输出的角度来看，输入输出都是相同的一句话，只不过模型内部会进行一个个词的预测，一个个算loss最后求和进行梯度更新。

2. 有监督的fine-tuning

3. 具体任务的模型微调

4. 实验

模型细节 我们的模型大体上和原始的transformer一致，我们训练了一个12层的只有decoder的transformer，使用有遮蔽自注意力头（包含768维状态和12个注意力头）。对于 position-wise feed-forward networks 我们使用3072维的内部状态。我们使用adam优化器，最高学习率为2.5e-4。学习率从0开始上升2000步然后通过cosine曲线下降到0，我们训练了100个epochs，64的batch size，相邻序列长度为512，因为大量使用了layernorm，我们的初始化只是用 $N(0,0.02)$ 的分布。我们使用了subword（其包括wordpiece）的方式，dropout为0.1，我们同样适用了改进版L2，另外与原始transformer不同我们使用预训练的位置嵌入。

微调细节 我们直接使用预训练模型的参数，然后加上0.1的dropout，对于大多数任务我们的学习率为6.25e-5和32的batch大小。只需要微调3个epoch左右就能收敛。我们还使用了线性的学习率衰减，和0.2%训练步数来预热（即学习率达到达到最大值的步数）。

5. 补充

选用Transformer的Decoder是因为模型整体有线性层和softmax，和Decoder更相似。
微调的时候要学习所有的参数！！

GPT为什么不能双向？这个答案写的非常的好，Bert、GPT、ELMo全部都提及到了。