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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

• 

• 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。

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