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大數(shù)據(jù)文摘授權(quán)轉(zhuǎn)載自數(shù)據(jù)派THU

作者：李媛媛

1 GPT模型概述

GPT模型，全稱Generative Pre-trained Transformer，由OpenAI團(tuán)隊(duì)開發(fā)，是一種基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理模型。通過無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式，對(duì)大規(guī)模文本進(jìn)行學(xué)習(xí)和抽象概括，進(jìn)而通過微調(diào)的方式用于各種特定的自然語(yǔ)言處理任務(wù)。

GPT模型的核心是Transformer架構(gòu)，這是一個(gè)用于序列建模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）不同，Transformer使用了自注意力機(jī)制，這使得模型可以更好地處理長(zhǎng)序列，同時(shí)實(shí)現(xiàn)高效的并行計(jì)算，從而提高了模型的效率和性能。

模型的設(shè)計(jì)初衷是通過在大規(guī)模文本語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行無(wú)監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練，來學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言的語(yǔ)法、語(yǔ)義和語(yǔ)用等知識(shí)。這種預(yù)訓(xùn)練方式使得GPT模型能夠生成連貫、自然的語(yǔ)言文本，并適應(yīng)各種不同的自然語(yǔ)言處理任務(wù)。通過微調(diào)，GPT模型可以針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化，從而在文本生成、機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別和對(duì)話系統(tǒng)等領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用能力。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，GPT模型已經(jīng)推出了多個(gè)版本，包括GPT-1、GPT-2、GPT-3和GPT-4等。每個(gè)新版本都在前一個(gè)版本的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化，提高了模型的性能和適用性。例如，GPT-2具有更大的模型規(guī)模和更高的預(yù)訓(xùn)練參數(shù)數(shù)量，能夠產(chǎn)生更加“流暢”和“連貫”的語(yǔ)言生成結(jié)果；而GPT-3則是目前最大、最強(qiáng)大的版本，能夠根據(jù)給定的提示文本來生成連貫的、富有創(chuàng)意的文章、對(duì)話等。

其衍生版本包括InstructGPT、GPT-3.5、ChatGPT等; GPT-4不僅在語(yǔ)言理解和生成方面表現(xiàn)出色，還具備多模態(tài)處理能力，能夠接收?qǐng)D像等輸入并生成相應(yīng)的文本輸出。目前還沒有關(guān)于 GPT-5 發(fā)布時(shí)間的官方消息，但可以預(yù)計(jì)它會(huì)在未來幾年內(nèi)發(fā)布。GPT-5 的發(fā)布可能會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)自然語(yǔ)言處理和文本生成技術(shù)的發(fā)展，從而在許多領(lǐng)域產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

由此可見，GPT模型通過其強(qiáng)大的預(yù)訓(xùn)練能力、高效的Transformer架構(gòu)以及廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，成為了自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的重要里程碑。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，GPT模型將繼續(xù)推動(dòng)自然語(yǔ)言處理技術(shù)的進(jìn)步，并為人們提供更加智能、高效的語(yǔ)言處理服務(wù)。

2 GTP 模型架構(gòu)

GPT模型架構(gòu)主要基于Transformer的decoder結(jié)構(gòu)，是一種深度學(xué)習(xí)模型，適用于自然語(yǔ)言處理和其他序列到序列學(xué)習(xí)任務(wù)。其核心組成部分包括注意力機(jī)制（Attention Mechanism）和殘差連接（Residual Connections）。GPT模型所依賴的Transformer架構(gòu)由Google在2017年的論文《Attention Is All You Need》中首次提出，其架構(gòu)圖如下：

圖中主要由左邊N個(gè)Encoder和右邊N個(gè)Decoder連接而成。可以簡(jiǎn)單理解為Transformer主要包括以下步驟：

1) N個(gè)編碼器(Encoder)，通過注意力機(jī)制獲取輸入文字的特征；

2) N個(gè)解碼器(Decoder)也以類似的方式工作，用注意力機(jī)制獲取當(dāng)前上下文的特征；

3) 以步驟2）得到的上下文特征為基礎(chǔ)，參考步驟1）得到的輸入文字的特征，預(yù)測(cè)出下一個(gè)要輸出單詞；

4) 把新輸出的單詞拼接到上下文，回到步驟2）繼續(xù)循環(huán)，直到完成所有輸出。

在Transformer架構(gòu)的基礎(chǔ)上，OpenAI在其論文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》中講述了通過自注意力機(jī)制簡(jiǎn)化transform模型架構(gòu)的思路，只使用Decoder架構(gòu)的機(jī)制奠定了GPT系列的架構(gòu)基礎(chǔ)。具體架構(gòu)圖如下：

GPT模型通過編碼器將輸入序列編碼成抽象的特征表示，解碼器則利用這些特征表示來生成目標(biāo)序列。在每個(gè)子層之間，GPT模型添加了殘差連接和層歸一化（Layer Normalization），這有助于緩解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中可能出現(xiàn)的梯度消失或爆炸問題，提高模型的訓(xùn)練穩(wěn)定性和性能。

在自注意力層中，輸入序列被分為多個(gè)頭（Heads），每個(gè)頭學(xué)習(xí)一種不同的表示方式。每個(gè)頭應(yīng)用一個(gè)類似于注意力機(jī)制的加權(quán)函數(shù)，以確定每個(gè)位置對(duì)其他位置的重要性。這種機(jī)制使得模型能夠高效地處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)，并捕捉序列中的依賴關(guān)系。

在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層中，模型將自注意力層的輸出輸入到一個(gè)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以學(xué)習(xí)特征表示之間的非線性關(guān)系。這種結(jié)構(gòu)增強(qiáng)了模型的表示學(xué)習(xí)能力，使其能夠捕捉更復(fù)雜的語(yǔ)言模式和結(jié)構(gòu)。

最終，GPT模型通過多個(gè)這樣的層級(jí)組合而成，生成目標(biāo)序列或作為分類、回歸等任務(wù)的輸出。這種架構(gòu)使得GPT模型在處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)具有出色的性能，能夠生成高質(zhì)量、連貫的文本內(nèi)容。

總之，GPT模型架構(gòu)的設(shè)計(jì)充分利用了Transformer模型的優(yōu)點(diǎn)，通過注意力機(jī)制和殘差連接等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了高效、穩(wěn)定的自然語(yǔ)言處理性能。這使得GPT模型在各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色，并為人工智能領(lǐng)域的發(fā)展提供了強(qiáng)大的支持。

3 GPT 模型的種類

GPT模型的種類隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步，已經(jīng)推出了多個(gè)版本，每個(gè)版本都在前一個(gè)版本的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化，以提高模型的性能和適用性。目前主要的GPT模型種類包括：

GPT-1：這是GPT系列的第一個(gè)版本，發(fā)布于2018年。GPT-1具有1.17億個(gè)參數(shù)，使用Transformer的decoder結(jié)構(gòu)作為基礎(chǔ)，并采用了預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型。它在多項(xiàng)自然語(yǔ)言處理任務(wù)上取得了很好的表現(xiàn)，如文本生成、機(jī)器翻譯和閱讀理解等。盡管在某些任務(wù)上表現(xiàn)出色，但GPT-1生成的文本質(zhì)量和連貫性相對(duì)較低。

GPT-2：GPT-2是GPT系列的第二個(gè)版本，發(fā)布于2019年。相比于GPT-1，GPT-2在模型規(guī)模和預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)上都有了顯著的提升。GPT-2具有更大的模型規(guī)模，參數(shù)數(shù)量從GPT-1的1.17億增加到了15億，并使用了更多的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這些改進(jìn)使得GPT-2在生成任務(wù)上表現(xiàn)出了更強(qiáng)的創(chuàng)造力和語(yǔ)言理解能力，能夠生成更長(zhǎng)、更連貫的文本。

GPT-3：GPT-3是GPT系列的第三個(gè)版本，發(fā)布于2020年。GPT-3是迄今為止最大、最強(qiáng)大的自然語(yǔ)言生成模型，具有驚人的1750億個(gè)參數(shù)。這一巨大的模型規(guī)模使得GPT-3能夠處理更加復(fù)雜和多樣的自然語(yǔ)言處理任務(wù)，包括文本生成、翻譯、問答和文本分類等。GPT-3在預(yù)訓(xùn)練過程中使用了大量的互聯(lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提升了其性能和泛化能力。

InstructGPT：InstructGPT是2021年發(fā)布的GPT-3模型的新版本。與GPT-3基礎(chǔ)模型不同的是，InstructGPT從強(qiáng)化學(xué)習(xí)、人類反饋層面進(jìn)行了優(yōu)化，通過學(xué)習(xí)和不斷改進(jìn)，使得模型的真實(shí)性更大，傷害性更小。

GPT-3.5：，OpenAI 于2022 年 3 月發(fā)布了 GPT-3 的新版本GPT-3.5。GPT-3.5模型可以編輯文本或向文本中插入內(nèi)容。訓(xùn)練數(shù)據(jù)截至 2021 年 6 月，2022 年 11 月底，OpenAI 正式稱這些模型為 GPT-3.5 模型。2022 年 11 月，OpenAI 推出了 ChatGPT，并將其作為一種實(shí)驗(yàn)性的對(duì)話式模型。ChatGPT通過模型微調(diào)，在交互式對(duì)話中表現(xiàn)極為出色。

GPT-4：GPT-4是GPT系列的第四個(gè)版本，發(fā)布于2023年3月。是一款具有廣泛應(yīng)用的大型、多模態(tài)模型。與 OpenAI GPT 家族中的其他模型不同，GPT-4 是第一個(gè)能夠同時(shí)接收文本和圖像的多模態(tài)模型。它不僅可以接收文本輸入，還能接收?qǐng)D像輸入，并生成相應(yīng)的文本輸出。在各種專業(yè)和學(xué)術(shù)基準(zhǔn)測(cè)試中，GPT-4的性能與人類水平相當(dāng)，顯示出其強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理能力。與之前的版本相比，GPT-4具有更先進(jìn)的推理能力，能夠處理超過25,000字的長(zhǎng)篇文章。此外，GPT-4還在法律、數(shù)學(xué)、科學(xué)和文學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域提供了高質(zhì)量的輸出。

GPT-5：是下一代的大型多模態(tài)模型，它將在GPT-4的基礎(chǔ)上進(jìn)行了進(jìn)一步的改進(jìn)和增強(qiáng)。GPT-5的功能特點(diǎn)包括能夠處理更多種類型的信息，如音頻和視頻，這使得它可以在更廣泛的任務(wù)中發(fā)揮作用，如生成圖像、編輯視頻和制作音樂等。GPT-5還具備個(gè)性化模板和自動(dòng)格式轉(zhuǎn)換等功能，可以根據(jù)用戶的需求和輸入變量進(jìn)行定制，并自動(dòng)將文本轉(zhuǎn)換為不同的格式。此外，GPT-5還旨在支持多種語(yǔ)言，成為語(yǔ)言翻譯和其他需要多語(yǔ)言支持的應(yīng)用的寶貴工具。

下表總結(jié)了GPT家族部分模型的典型特點(diǎn)。

除了上述主要的GPT模型版本外，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，未來可能還會(huì)出現(xiàn)更多的GPT模型變種。這些變種可能在模型結(jié)構(gòu)、參數(shù)規(guī)模、訓(xùn)練數(shù)據(jù)或應(yīng)用場(chǎng)景等方面進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化和創(chuàng)新，以適應(yīng)不同領(lǐng)域和任務(wù)的需求。

參考文獻(xiàn)（部分）：

[1] GPT 模型簡(jiǎn)史：從 GPT-1 到GPT-4：

https://mp.weixin.qq.com/s/cOP2NFrv7eUXA2zdW9RD0w

[2] 一圖搞定GPT架構(gòu)：輕松掌握Transformer和大語(yǔ)言模型的內(nèi)在機(jī)制：

https://mp.weixin.qq.com/s/oJriBCQ-p3URpXbHX4i9oQ