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神经网络算法:一文搞懂GPT(Generative Pre-trained Transformer)

generative pre-trained transformer

本文将从GPT的本质、GPT的原理、GPT架构改进三个方面,带您一文搞懂Generative Pre-trained Transformer | GPT。

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一、GPT_的本质

GPT架构:一种基于 Transformer 的预训练语言模型,它的最大创新之处在于使用了单向 Transformer 编码器,这使得模型可以更好地捕捉输入序列的上下文信息。

图片GPT架构

  • 一、总体架构:GPT是一个大型的 Transformer 解码器网络,旨在处理序列到序列的生成任务。它采用了多层Transformer解码器堆叠而成,以捕捉输入文本的长期依赖关系,并生成连贯的文本输出

  • 二、输入层:

    Tokenization:文本输入首先经过分词处理,将文本转换为Token序列。这通常涉及将文本分割成单词、子词或其他基本单位。

    Embedding:分词后的Token序列通过Embedding层转换为固定维度的向量表示。Embedding层将每个Token映射到一个高维空间中,捕捉其语义信息。

  • 三、Transformer解码器堆叠:GPT的核心是多个Transformer解码器的堆叠。每个解码器都包含以下几个关键组件:

    自注意力机制:自注意力机制允许模型在处理序列时关注不同位置的Token。通过计算Token之间的注意力权重,模型能够捕捉输入序列中的依赖关系,并为每个位置生成上下文相关的表示。

    前馈神经网络:除了自注意力机制外,每个解码器还包含一个前馈神经网络。该网络对自注意力机制的输出进行进一步转换,以提取更高级别的特征

    残差连接和层归一化:为了提高模型的训练稳定性和效果,每个解码器都使用了残差连接和层归一化。这些技术有助于缓解梯度消失和梯度爆炸问题,并加速模型的收敛。

  • 四、输出层:经过多个Transformer解码器堆叠处理后,最后一层的输出被用作生成文本的依据。对于每个位置,模型预测下一个Token的概率分布。这通常通过一个线性层和一个Softmax激活函数来实现,将解码器的输出转换为概率值。

  • 五、预训练和微调:
    GPT架构的训练过程分为两个阶段:预训练和微调

    预训练:在预训练阶段,模型使用大规模的无标注文本数据进行训练,以学习语言的统计规律和生成能力。通过自回归的方式,模型预测输入序列中的下一个Token,并最大化在训练数据上的似然性

    微调:在微调阶段,模型使用特定任务的标注数据进行训练,以适应各种NLP任务。通过在模型的顶部添加适当的输出层,并使用任务特定的目标函数进行训练,模型能够学习将输入文本映射到特定任务的输出空间。

GPT处理不同NLP任务:对于GPT模型处理不同的NLP任务,可以采用特定的输入格式和微调策略来适应每种任务的特点。

  • 文本分类 (Classification)

  • 任务描述:将文本划分到预定义的类别中。

  • GPT策略:直接微调模型。在模型的输出层添加一个线性层,将GPT的输出转换为对应类别的概率分布。

图片文本分类(Classification)

  • 文本蕴含(Entailment):

  • 任务描述:判断一个文本(前提)是否蕴含另一个文本(假设)的信息。

  • GPT策略:将前提和假设连接起来,中间插入分隔符(如“$”)。微调模型以预测蕴含关系。

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文本蕴含(Entailment)

  • 相似性(Similarity):

  • 任务描述:判断两个文本之间的相似性。

  • GPT策略:由于句子顺序不固定,处理时生成两种可能的句子顺序,并分别得到它们的表示。将这些表示相加后,输入到线性输出层中进行相似性判断。

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相似性(Similarity)

  • 问答和常识推理(Multiple Choice):

  • 任务描述:给定上下文、问题和一组候选答案,选择最合适的答案。

  • GPT策略:将上下文、问题和每个候选答案连接起来,中间插入分隔符。分别处理这些序列,并通过softmax层生成答案的概率分布。选择概率最高的答案作为输出。

图片问答和常识推理(Multiple Choice)

二、GPT 的原理

GPT的工作原理是首先通过无监督预训练学习语言的统计规律,然后利用有监督微调将通用语言学知识与具体任务结合,提升模型性能。

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GPT工作原理

无监督预训练:GPT无监督预训练旨在通过大型Transformer解码器和自回归训练,利用未标注数据学习语言的统计规律,从而生成流利且符合真实语言模式的文本。

图片无监督预训练

  • 一、预训练目的:

    • 学习语言统计规律:通过无监督学习,使模型能够掌握自然语言中的统计信息,如词频、共现概率等。

    • 生成真实文本:基于学到的统计规律,生成与真实世界数据分布相似的文本

  • 二、预训练方法:

    • 使用多层Transformer解码器:

    • 利用Transformer的自注意力机制捕获文本中的长期依赖

    • 通过多层解码器堆叠,增强模型的表示能力。

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  • 多层Transformer解码器

  • 自回归训练:

    • 以序列中的前一个或多个词作为输入,预测下一个词

    • 这种预测模式使模型学习到词与词之间的时序关系。

  • 利用未标注数据:

    • 从互联网、书籍等来源收集大量未标注文本

    • 通过这些数据进行模型训练,无需人工标注,降低成本。

  • 三、预训练结果:

    • 生成流利文本:模型能够生成语法正确、语义连贯的文本

有监督微调:GPT有监督微调通过统一网络结构、利用预训练参数初始化和针对任务进行Fine-tuning,将通用语言学知识与具体任务相结合,提升模型性能。

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有监督微调

  • 一、网络结构统一:

    • 原因:为了充分利用GPT预训练模型的潜力,确保模型在不同任务上的一致性。

    • 做法:将下游任务的网络结构改造为与GPT相同的结构

  • 二、参数初始化:

    • 利用点:预训练阶段学到的语言学知识。

    • 目的:加速训练过程,提高下游任务性能。

    • 做法:使用预训练好的GPT参数初始化网络

  • 三、Fine-tuning:

    • 目的:使网络更适应特定任务,学习任务相关特征。

    • 做法:使用下游任务数据进行训练,对网络参数进行微调

    • 结果:模型既保持通用语言学知识,又针对具体任务优化。

三、GPT架构改进

GPT-3:GPT-3相较于GPT-2在模型规模、任务多样性、文本生成连贯性和语义理解深度等方面都有显著的提升,展现了更高级别的自然语言处理能力。‍

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GPT-3工作原理

  1. 模型规模: GPT-3的模型规模远超GPT-2。GPT-3拥有1750亿个参数,而GPT-2的参数数量级较小,最大版本也只有15亿个参数。这种规模的增加使得GPT-3能够处理更复杂的语言任务,并生成更丰富的文本内容。

  2. 任务能力: GPT-3在任务能力上相较于GPT-2有了显著提升。**GPT-3不仅能够完成GPT-2所擅长的语言生成任务,还能够执行更多种类的自然语言处理任务,如文本分类、翻译、问答等。**GPT-3的灵活性更高,适应性更强,可以在更广泛的应用场景中发挥作用。

  3. 生成质量: GPT-3在生成文本的质量上相较于GPT-2有了明显改进。**GPT-3生成的文本更加连贯、有逻辑,并且能够更好地保持上下文的一致性。**这使得GPT-3在对话系统、文章生成等领域中能够提供更自然、流畅的用户体验。

  4. 理解与交互: GPT-3在语义理解和交互能力方面相较于GPT-2有了显著提升。**GPT-3能够更准确地理解用户的输入,并提供更相关、准确的回应。**这使得GPT-3在智能助手、聊天机器人等应用中能够更好地与用户进行交互和沟通。

GPT-4:GPT-4相较于GPT-3在模型规模、多模态支持、文本生成质量、语义理解与推理能力等方面都实现了显著提升,展现了更强大的自然语言处理能力。

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GPT演进之路

  1. 模型规模:GPT-4相较于GPT-3拥有更大的模型规模。GPT-4的参数数量预计将达到数万亿级别,远远超过GPT-3的1750亿个参数。这种规模的增加使得GPT-4能够学习更复杂的语言模式和关系,并提供更强大的语言处理能力。

  2. 多模态支持:GPT-4相较于GPT-3的一个重要改进是其多模态支持能力。GPT-4不仅能够处理文本输入,还能够接收图像输入,并生成相应的文本输出。这种多模态支持使得GPT-4在更广泛的应用场景中发挥作用,例如图像描述、视觉问答等领域。

  3. 生成质量:GPT-4在生成文本的质量上相较于GPT-3有了进一步提升。GPT-4生成的文本更加连贯、有逻辑,并且能够更好地保持上下文的一致性。它还能够生成更富有创造性和多样性的内容,为用户提供更丰富、有趣的体验。

  4. 理解与推理能力:GPT-4在语义理解和推理能力方面相较于GPT-3有了显著提升。GPT-4能够更深入地理解复杂的问题和语境,提供更准确、更相关的回答。它还能够进行更高级别的推理和逻辑分析,解决更复杂的问题和任务。

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