一文搞懂GPT
- GPT的本质
- GPT架构
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- 总体架构
- 输入层
- Transformer解码器堆叠
- 输出层
- 预训练和微调
- 文本分类
- 文本蕴含
- 相似性
- 问答和常识推理
- GPT原理
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- GPT工作原理
- 无监督预训练
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- 预训练目的
- 预训练方法
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- 多层Transformer解码器
- 预训练结果
- 有监督微调
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- 网络结构统一
- 参数初始化
- Fine-tuning
- GPT架构改进
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- GPT3工作原理
- GPT-4
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。
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
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。
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。
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。
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好而一个Softmax激活函数来实现。将解码器的输出转换为概率
