gpt详解

GPT是指“Generative Pre-trained Transformer”，也就是基于Transformer的生成式预训练模型。GPT模型是由OpenAI团队于2018年提出的，目前已经发展到第三代。

GPT模型的主要作用是用于生成式任务，比如生成文章、机器翻译等。GPT模型通过大量无监督的数据进行预训练，然后再fine-tuning在具体任务上。这一预训练方式使得GPT在部分自然语言处理任务中取得了优异的表现。

下面我们来介绍一下GPT模型的结构和训练方法。

GPT模型结构

GPT模型结构主要由Transformer模块组成，因此也被称为基于Transformer的生成式预训练模型。

Transformer模块又由Encoder和Decoder组成。在GPT模型中，我们只使用了Encoder模块来实现生成式任务。具体来说，GPT模型使用了12个Encoder模块，每个模块的输出都会汇总到下一个模块中。

每个Encoder模块又由两个子模块组成：Multi-Head Attention和Feedforward Neural Network。我们先来介绍一下Multi-Head Attention模块。

Multi-Head Attention模块

在每个Encoder模块中，Multi-Head Attention模块是最为关键的部分。它主要是根据输入的序列获取每个位置上与之相关的表示，以便于后续的计算。

具体来说，Multi-Head Attention首先对输入的序列进行三次线性变换，分别得到Query、Key和Value向量。然后将Query和Key向量计算点积，再进行softmax，得到每个位置的注意力值。最后将Value向量与注意力值进行加权平均，就得到了该位置的表示。图1展示了Multi-Head Attention的计算过程。


图 1 Multi-Head Attention计算示意图

Feedforward Neural Network模块

在Multi-Head Attention模块的后面，还会接上一个Feedforward Neural Network模块。该模块主要是对每个位置的表示进行线性变换和非线性变换。具体来说，该模块使用两层全连接神经网络，中间使用了激活函数ReLU来增加模型的非线性程度。

训练方法

在训练GPT模型时，我们通常会使用两个不同的任务来进行预训练：Masked Language Model和Next Sentence Prediction。下面我们来分别介绍一下这两个任务。

Masked Language Model（MLM）

在该任务中，我们会将一个句子中一部分的单词随机被替换成其他单词或标记[Mask]。然后我们要让模型根据其它单词来预测被替换的单词。

一般情况下，随机被选择的单词的数量会占总单词数的15%左右。这样的做法不仅能提高模型对于整个句子的理解，也能够有效地让模型学习到语言的上下文信息。

Next Sentence Prediction（NSP）

在该任务中，我们需要让模型判断两个句子是否相邻。具体来说，我们将两个句子拼接起来，然后给定它们是否相邻的标记，让模型判断是否正确。

该任务能够帮助模型学习到句子之间的逻辑关系，比如语义连贯性、上下文关联等。同时，NSP任务能够帮助模型更好地学习到关于句子之间的文本结构和内部逻辑，以此提高模型的生成能力。

在预训练时，我们通常会将两个任务的交替进行，以此增加模型的泛化能力，使得模型能够处理更多的自然语言处理任务。

总结

GPT模型是一种基于Transformer的生成式预训练模型，其主要应用于自然语言处理相关的生成式任务。GPT模型使用了12个Encoder模块，其中每个Encoder模块又由Multi-Head Attention和Feedforward Neural Network两部分组成。

在训练时，我们通常会使用两个任务进行预训练，即Masked Language Model和Next Sentence Prediction。这两个任务相互配合，能够帮助模型更好地学习到自然语言的上下文和逻辑关系，从而提高模型的生成能力和泛化能力。