购物网站排名2017,上海财务公司,阿里云可以做电影网站,wordpress伪静态插件在大模型发展历程中#xff0c;有两个比较重要点#xff1a;第一#xff0c;Transformer 架构。它是模型的底座#xff0c;但 Transformer 不等于大模型#xff0c;但大模型的架构可以基于 Transformer#xff1b;第二#xff0c;GPT。严格意义上讲#xff0c;GPT 可能…在大模型发展历程中有两个比较重要点第一Transformer 架构。它是模型的底座但 Transformer 不等于大模型但大模型的架构可以基于 Transformer第二GPT。严格意义上讲GPT 可能不算是一个模型更像是一种预训练范式它本身模型架构是基于 Transformer但 GPT 引入了“预测下一个词”的任务即不断通过前文内容预测下一个词。之后在大量的数据上进行学习才达到大模型的效果。
之所以说 Transformer 架构好是因为 Transformer 能够解决之前自然语言处理中最常用的 RNN 的一些核心缺陷具体来看一是难以并行化反向传播过程中需要计算整个序列二是长时依赖关系建模能力不够强三是模型规模难以扩大。
那么Transformer 具体是如何工作的
首先是对输入进行标识符化基于单词形式或字母或字符子串将输入文本切分成几个 token对应到字典中的 ID 上并对每个 ID 分配一个可学习的权重作为向量表示之后就可以针对做训练这是一个可学习的权重。
在输入 Transformer 结构之后其核心的有自注意力模块和前向传播层。而在自注意力模块中Transformer 自注意力机制建模能力优于 RNN 序列建模能力。因此有了 Transformer 架构后基本上就解决了运行效率和训练很大模型的问题。
基于 Transformer 架构的主流语言大模型主要有几种
一是自编码模型如 BERT简单讲就是给到一句话然后把这句话的内容挖空当问及挖空的内容时就把内容填回去这其实是典型地用来做一个自然语言理解的任务但做生成任务是非常弱的
二是自回归模型如 GPT它是通过不断地预测下一个词特点是只能从左到右生成而看不到后面的内容。GPT-1 最后接了一个 Linear 层做分类或选题题等任务到了 GPT-2 已经将一些选择任务或者分类任务全部都变成文本任务统一了生成的范式
三是编码器-解码器模型如 T5它的输入和输出是分为比较明显的两块内容或者是问答式或者序列到序列的转换型的任务
四是通用语言模型如 GLM该模型结合了自回归和自编码两种形式的模型举个例子“123456”是一串输入的序列现在把 “3”、“5”、“6” 挖空让模型去学习那么挖空以后换成一个 “ mask token” 告诉模型这个地方遮掉了一些内容现在需要去预测出来遮掉的内容。
与 BERT 不同的是GLM 把自回归和自编码方式进行结合后挖出来的内容直接拼到了文本的后面然后加上一个 “ start token”告诉模型现在是开始生成了开始做填空任务了然后把标准答案 “5”、“6” 放在 “ star token”后面让它去预测直到预测到 “end token”它就知道这个填空已经结束了。这个过程称为自回归填空式的任务整个计算流程还是自回归式但它不断预测下一个词既实现了填空的功能又能看到上下文内容。此外相比于 GPT 模型GLM 采用了一个双向注意力的机制。
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