GPT知识点_gpt csdn

1. GPT的结构

  GPT是Transformer的decoder部分，但是却做了一点结构上的改动，因为GPT只使用的是decoder，那么encoder的输入就不需要了，所以去掉了encoder-decoder 多头自注意力层，剩下了单向掩码多头自注意力层和前馈层。具体模块图示如下，它包含了12个decoder的叠加


  整体看来呢，decoder还是一个类似RNN的时间上递归计算结构，虽然每一步是并行计算的。模型在第t时间步时，只知道t-1时间步及以前的输出情况，而不知道t时间步及以后的输出情况。

2. AR与AE语言模型

  AR: Aotoregressive Lanuage Modeling，又叫自回归语言模型。它指的是，依据前面(或后面)出现的tokens来预测当前时刻的token，代表模型有GPT等。

  优点：对自然语言生成任务(NLG)友好，天然符合生成式任务的生成过程。
  缺点：它只能利用单向语义而不能同时利用上下文信息。

  AE:Autoencoding Language Modeling，又叫自编码语言模型。通过上下文信息来预测当前被mask的token，代表有BERT，Word2Vec(CBOW)。

3. GPT的预训练过程

  最后经过softmax输出当前生成的token的在词典中的概率，最后极大化似然函数

4. GPT-2的改进

   1. 不再针对不同任务分别进行微调建模，模型会自动识别出来需要做什么任务。学习的是一个通用NLP模型。
   2. GPT-2使用更多的训练数据，并且都是带有任务信息的数据。
   3. 更大的模型规模，堆叠的层数、隐层的维度
   4. 每个sub-block最开始加一个layernorm，在最终自注意块之后添加了额外的层标准化，残差层的参数初始化根据网络深度进行调节。（层标准化，自注意力，残差连接（加原始输入）与层标准化，前馈（全连接1+gelu+全连接2），残差连接（加原始输入）与层标准化），最后面还有一个层标准化

5. GPT模型的流程

   query (1,12,1,64) key (1,12,29,64)， qk后shape=(1,12,1,29) 表示当前这个词对前面词的注意力系数（前面有29个词）
   qk=(1,12,1,29) *value= (1, 12, 29, 64) -->(1, 12, 1, 64) 当前词的向量
   query 是当前单个词的查询向量 而key和value是不断累积的前面所有词的k和v向量
   模型不断生成一个词 作为下一时间步的query

6. GPT训练时和预测时的差别

   NLG任务在训练时，对输出部分每个token都做softmax，找到正确的词。只有在测试时，才一个词一个词地生成。

7. GPT如何写诗写对联

   在使用古诗词模型进行生成时，需要在输入的文本前加入一个起始符，如：若要输入“梅山如积翠，”，正确的格式为“[CLS]梅山如积翠，”。
   对联模型训练时使用的语料格式为“上联-下联”，在使用对联模型进行生成时，需要在输入的文本前加入一个起始符，如：若要输入“丹枫江冷人初去-”，正确的格式为“[CLS]丹枫江冷人初去-”。