Bert and its family——GPT_gpt参数

在更新完ELMO、Bert之后，还有一个家族成员——GPT需要记录。其实也一直想写啦，只不过最近都在玩。那什么是GPT呢？GPT就是Generative Pre-Training 的简称，实际上就是transformer的decoder。那GPT在做一个怎样的工作呢？就是输入一个句子中的上一个词，我们希望GPT模型可以得到句子中的下一个词，就仅此而已。当然，由于GPT-2的模型非常巨大，它在很多任务上都达到了惊人的结果，甚至可以做到zero-shot learning（简单来说就是模型的迁移能力非常好），如阅读理解任务，不需要任何阅读理解的训练集，就可以得到很好的结果。

那GPT是怎么运作的呢？上面有提到说GPT要做的事情就是给它一个词汇，能够预测下一个词汇。举例来说，你给它beginning of sentence（BOS)这个token，再输入“潮水”这个词汇，希望GTPmodel可以output“退了”这个词汇。那要怎样output“退了”这个词汇呢？同样，GPT也会做self-attention：如下图，把“潮水”input进去，产生query，key跟value，也就是图中的，然后做self-attention，那具体怎么做，在之前的transformer系列都有提到过，这里就不再叙述了。

在预测完“退了”之后呢就把“退了”拿下来， 然后再问GPT说“退了”后面该接哪个词汇。那“退了”这个词汇也会产生query，key跟value，也就是图中的，然后将呢跟已经产生的词汇包括自己做self-attention，得到的embedding通过很多层，就预测到了“就”这个词汇。那这个process呢就这样反复进行下去，就是GTPmodel要做的事情。

GPT跟GPT-2做的事情一样，就是训练一个language model ，只不过这个language model非常非常的巨大。那GPT与Bert有什么差一点呢？

1.语言模型：Bert和GPT-2虽然都采用transformer，但是Bert使用的是transformer的encoder，即：Self Attention，是双向的语言模型；而GPT-2用的是transformer中去掉中间Encoder-Decoder Attention层的decoder，即：Masked Self Attention，是单向语言模型。
2.结构：Bert是pre-training + fine-tuning的结构；而GPT-2只有pre-training。
3.输入向量：GPT-2是token embedding + position embedding；Bert是 token embedding + position embedding + segment embedding。
4.参数量：Bert是3亿参数量；而GPT-2是15亿参数量。
5.Bert引入Masked LM和Next Sentence Prediction；而GPT-2只是单纯的用单向语言模型进行训练，没引入这两个。
6.Bert不能做生成式任务，而GPT-2可以。参考NLP——Bert与GPT-2的纠葛 - 知乎 (zhihu.com)