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GPTGenerative Pre-trained Transformer模型是一种深度学习模型由OpenAI于2018年首次提出并在随后的几年中不断迭代发展包括GPT-2、GPT-3以及最新的GPT-4。GPT模型在自然语言处理NLP领域取得了显著成果特别是在语言生成、文本理解、问答系统、代码编写等方面表现出强大的能力。ChatGPT 是基于 GPT 模型开发的、专注于对话交互的一个具体的对话式人工智能应用。
一. 模型架构Transformer
GPT模型基于Transformer架构这是一种完全依赖自注意力机制Self-Attention的序列到序列模型摒弃了传统的循环神经网络RNN或卷积神经网络CNN。Transformer通过自注意力机制使得模型在处理输入序列时能够直接关注到与当前位置相关的任何其他位置的信息从而实现高效并行计算和长距离依赖建模。
在GPT模型中Transformer主要由以下组件构成
1. 基础组件Transformer Decoder GPT模型采用了Transformer Decoder作为其主干结构。Transformer Decoder最初是在“Attention is All You Need”论文中提出的是Transformer模型的一部分专为序列到序列seq2seq任务的解码阶段设计。然而GPT模型仅使用了Decoder部分因为它专注于单向的语言生成任务无需处理编码encoder阶段的输入。
a. Multi-Head Self-Attention Layer
Decoder中的每个子层通常包含一个多头自注意力Multi-Head Self-Attention模块。在GPT模型中这个模块允许模型在当前时刻的输入query与之前所有时刻的输入keys和values之间建立复杂的依赖关系。具体步骤如下 线性变换分别对输入序列的每个位置进行线性映射得到查询Q、键K和值V三组向量。 分头将Q、K、V分别划分为多个子向量头每个头代表一种不同的注意力机制增强了模型捕捉不同粒度和类型的信息的能力。 scaled dot-product attention在每个头上计算查询向量与键向量的点积然后除以一个缩放因子通常是sqrt(d_k)d_k是键向量的维度以稳定梯度。接着对结果应用softmax函数得到注意力权重分布。最后将这些权重与对应的值向量加权求和得到每个头的输出。 组合头部输出将所有头的输出拼接起来再经过一次线性变换得到最终的自注意力层输出。
b. Masked Multi-Head Attention
与常规Decoder中的Self-Attention不同GPT模型使用Masked Multi-Head Attention以确保模型在生成当前词时不会看到未来时刻即当前位置之后的信息保持自回归特性。具体来说对softmax计算后的注意力权重矩阵施加一个遮罩mask将当前位置及其之后的所有位置的权重设为负无穷或非常小的数值经过softmax后这些位置的权重变为0从而在加权求和时忽略未来信息。
c. Pointwise Feedforward Networks (FFNs)
每个Decoder子层还包括一个两层的全连接网络Feedforward Network, FFN。每个位置的自注意力输出独立通过FFN其中包含一个中间激活函数如ReLU和两个线性层。FFNs提供非线性变换有助于模型学习更复杂的表达。
2. 层堆叠与位置编码
GPT模型通常由多层例如GPT-1有12层相同的Decoder块堆叠而成。每层都包含一个Masked Multi-Head Attention层和一个FFN中间通常加入残差连接Residual Connections和层归一化Layer Normalization以改善梯度流和模型稳定性。
此外为了使模型能够感知输入序列的位置信息因为自注意力机制本身是位置无关的在输入序列的每个token上添加位置编码Positional Encoding。位置编码通常是一组与词嵌入相同维度的向量其值随位置变化而变化能够被模型学习并用于编码位置信息。
3. 预训练与微调
GPT模型的训练分为两个阶段
预训练阶段 GPT模型通过大规模无监督的自回归语言建模任务进行预训练。给定一个文本序列模型需预测下一个词的概率分布即 P ( Token i ∣ Token 1 , Token 2 , . . . , Token i − 1 ) P(\text{Token}_i | \text{Token}_1, \text{Token}_2, ..., \text{Token}_{i-1}) P(Tokeni∣Token1,Token2,...,Tokeni−1)
这个过程要求模型理解和捕捉语言的上下文依赖形成对语言结构和语义的深入理解。预训练数据通常来自海量未标注文本如网页抓取数据、书籍、文章等。
微调阶段 预训练后的GPT模型可以针对特定下游任务进行微调如文本分类、问答、机器翻译、对话生成等。微调过程中模型参数在目标任务的有标签数据集上进行更新以适应具体任务的需求。由于预训练阶段已经学习到了丰富的语言知识微调通常只需较小规模的标注数据即可获得良好性能。
二. 模型特性与迭代
GPT系列模型在结构上虽均基于Transformer Decoder但随着版本迭代模型规模不断扩大预训练数据更加丰富多样架构细节与预训练任务不断创新从而带来了性能的显著提升和应用范围的不断拓宽。
1、GPT-1
主要应用于文本生成和语言建模任务。
采用预训练微调pre-train fine-tune的方式即首先在无标签的大规模文本数据上预训练通用语言模型然后针对特定任务进行有监督的微调。
结构主要基于Transformer的Decoder部分舍弃了Encoder部分以及Decoder中的Encoder-Decoder Attention层。它保留了Decoder的Masked Multi-Head Attention层和Feed Forward层。采用Transformer Decoder结构具有12层堆叠的Transformer blocks每个block内含自注意力机制和前馈神经网络。隐藏层维度为768。
原始版本参数量约为1.17亿展示了Transformer在语言建模任务上的优越性。
2、GPT-2
在文本生成任务上表现出色同时展现出在问答、文本摘要等任务上的应用潜力。
更倾向于零样本学习Zero-shot learning强调模型在经过无监督预训练后可以直接应用于下游任务无需或仅需极少量任务特定的微调。这反映了GPT-2在设计上追求更强的泛化能力和更广泛的适用性。
GPT-2架构上进行了如下调整和优化 层数增加将Transformer blocks堆叠层数增加至48层增强了模型的深度和表达能力。 隐藏层维度增大使用了更大维度如1600的隐层提高了模型的内在表示能力。 词汇表扩展词汇表规模增加至5万个词左右能够处理更多样化的词汇。 序列长度可处理的单词序列长度从GPT-1的512个单词提升至1024个允许模型处理更长的文本片段。 Batch Size训练时的批量大小batch size增加到512有助于提高训练效率。 Layer Normalization对Transformer内部结构进行了调整将Layer Normalization移动到每个子块sub-block之前并在最后一个Self-Attention层后额外增加了一个Layer Normalization层有助于稳定训练过程和改善模型性能。 显著扩大模型规模最大版本达到15亿参数并采用更多元、更高质量的训练数据生成文本质量大幅提升引发了关于AI生成内容真实性和潜在风险的广泛讨论。
3、GPT-3
在GPT-2的基础上通过灵活的prompt工程GPT-3零样本与少样本学习性能有了飞跃式的提升在无需或仅需少量示例的情况下就能在许多NLP任务上取得接近或超过人类的表现如文本分类、问答、翻译、文本生成等展现了前所未有的泛化能力。
GPT-3在模型架构和技术细节上相对于GPT-2的改进主要包括但不限于 更大的网络规模更深、更宽、更多的自注意力头、更强的长序列处理能力、更为先进的训练技术和优化算法以及可能的结构改进如稀疏注意力。 这些变化旨在充分利用增加的参数量提升模型在各种自然语言处理任务上的表现特别是其在零样本和少样本学习、跨语言能力、代码生成等方面的卓越表现。
进一步扩大模型规模至1750亿参数实现了“零样本”zero-shot和“少样本”few-shot学习即在没有或仅有少量任务示例的情况下仅通过调整输入提示prompt就能执行多种NLP任务。GPT-3展现了前所未有的语言生成能力和泛化能力。
4、GPT-4
除了在文本任务上的进一步提升据推测或已具备处理图像等多模态输入的能力可能通过融合视觉、文本等多种信息进行推理和生成拓展了模型的应用领域。
尽管GPT-3的架构已经是当时非常先进的设计但GPT-4可能会在以下几个方面有所改进 更深层次或更宽的网络结构为了适应更大规模的数据和更复杂的任务GPT-4可能增加了网络层数或每层的宽度以增强模型的表达能力和对复杂语言结构的建模能力。 自注意力机制的优化可能引入更高效或更精细的自注意力机制如稀疏注意力、局部注意力与全局注意力的结合或对注意力头的精细化设计以提高计算效率和模型性能。 其他架构创新可能采用了新的模块或组件如二阶注意力机制如Reformer中的LoRA模块等以提升模型性能和效率。 此外GPT-4在数据筛选和清洗方面采取了更为严格的标准。
最新发布的版本虽然官方未公开具体参数量但据推测远超GPT-3。GPT-4在各项基准测试中展现出更强的性能不仅在文本任务上有所提升还扩展到图像生成、编程等领域。
总的来说GPT模型利用Transformer架构和自回归语言建模预训练结合大规模数据实现了对自然语言的深度理解和生成。随着模型规模的扩大和训练策略的优化GPT系列模型在各种NLP任务中持续刷新性能记录成为自然语言处理领域的重要里程碑。
三、应用与影响
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