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从零开始理解GPT的训练原理

作者：禅与计算机程序设计艺术

1. 背景介绍

自 2018 年 GPT 模型问世以来，它在自然语言处理领域掀起了一股热潮。GPT (Generative Pre-trained Transformer) 模型凭借其出色的语言生成能力和迁移学习的优势,迅速成为当下最为流行的语言模型之一。作为一个基于 Transformer 架构的预训练语言模型,GPT 的训练过程和原理一直是业界和学术界关注的热点话题。本文将从零开始,深入剖析 GPT 的训练原理,帮助读者全面理解这一前沿技术。

2. 核心概念与联系

GPT 模型的训练过程主要包括以下几个核心概念:

2.1 Transformer 架构

Transformer 是一种基于注意力机制的序列到序列的深度学习模型,它摒弃了传统 RNN/CNN 中的循环/卷积结构,采用完全基于注意力的方式来捕获输入序列中的长程依赖关系。Transformer 的关键组件包括编码器、解码器和多头注意力机制等。GPT 模型就是基于 Transformer 架构实现的。

2.2 无监督预训练

GPT 模型采用无监督的方式进行预训练,即在大规模文本语料上学习通用的语言表示,而不需要依赖于特定的监督任务标签。这种预训练-微调的范式可以有效地利用海量的无标注数据,学习到强大的语言理解和生成能力。

2.3 自回归语言模型

GPT 模型被设计成一个自回归语言模型,它通过预测下一个词的概率分布来生成文本。在训练阶段,模型会根据前文预测下一个词,并最小化实际下一个词与预测结果之间的交叉熵损失。这种自回归的训练方式使 GPT 能够学习语言的统计规律,生成流畅连贯的文本。

2.4 迁移学习

GPT 模型在预训练阶段学习到的通用语言表示,可以很好地迁移到下游的特定任务中,只需要在预训练模型的基