GPT-3：大语言模型的爆发

引言

在科技界，GPT3的热潮正如火如荼地展开。这类庞大的语言模型（比如GPT3）开始以它们惊人的能力让我们惊叹。虽然现在对于大多数企业来说，将它们直接应用于面对客户的业务中还不够可靠，但这些模型展现出的聪明才智无疑加速了自动化的步伐，以及智能计算系统的可能性。让我们一起揭开GPT3的神秘面纱，了解它是如何被训练和工作的。

首先，让我们谈谈GPT3的核心——训练。想象一下，如果有一个超级学霸，他阅读过互联网上几乎所有的书籍、文章和网页，那GPT3就是那个在数字世界里阅读了数以亿计文字的学霸。这种模型通过分析大量的文本数据来学习语言的使用和结构。它们在被“喂养”了海量文本后，开始模仿人类的语言模式，并在此基础上进行创新。

但是，正如我们知道的，光有书本知识是不够的。GPT3也是如此。它不仅学习了文字的表面结构，还通过复杂的深度学习算法来理解语言的深层含义。简而言之，如果把语言比作一座冰山，GPT3不仅看到了水面上的部分，还探索了隐藏在水下的深处。

当然，就像任何新技术一样，GPT3也不是万能的。它有时候会产生一些令人啼笑皆非的错误，这提醒我们它还不是一个完美的系统。但正是这些小瑕疵，让GPT3显得更加真实，更加接近人类。毕竟，谁能说自己从不犯错呢？

GPT-3 简介

在我们深入探讨GPT3的运作机制之前，先来稍微详细地了解其基本步骤。

GPT3的输出实际上是一次生成一个符号（我们暂时假设一个符号就是一个词）。可点击下述gif动图观看示例。

请注意，这里我们讨论的是GPT-3的工作原理，而非它的创新之处（其主要创新在于规模之大）。GPT3的架构是一种基于Transformer解码模型，这一概念源自于这篇论文：《Attention Is All You Need》。

GPT3的规模之大令人震惊。它通过1750亿个数字（称为参数）来编码其在训练过程中学到的知识。这些数字被用来计算每次运行时生成哪个符号。

未经训练的模型以随机参数开始。训练的目的是找到能够导致更好预测的参数值。这个过程就像是一位雕塑家从一块未经雕刻的石头中逐渐雕琢出精细的艺术品。

让我们深入一点：

1. 逐字生成： GPT3在生成文本时，每次只处理一个符号。这就像是在写作时，作者一次只考虑一个词，确保每个词都能准确地反映想要表达的意思。
2. 海量参数： 这1750亿个参数，可以想象成是模型的“脑细胞”。每一个参数都承载着特定的信息和规则，帮助模型决定下一个最合适的词是什么。
3. 训练过程： 初始时，这些参数是随机设定的，就像是一张白纸。训练的过程，就是不断在这张白纸上填充色彩，使之逐渐丰富和完善。训练的目标是调整这些参数，以便模型能更准确地预测和生成文本。

简而言之，GPT3的运作可以比作一个学习过程：从一个不知道如何组织语言的初学者，逐步成长为一个能够流畅、准确地使用语言的专家。虽然GPT3的核心并不是一个全新的创意，但它在规模和复杂性上的突破，为人工智能的未来开辟了新的可能性。就像攀登一座高山，我们正在一步步接近顶峰，欣赏着技术发展的壮丽风景。

GPT-3 文本生成原理

当我们跟随下图gif动图中紫色的轨迹，探索GPT3是如何处理单词“机器人学”（robotics）并产生“一个”（A）这个词的，我们可以将这个过程分为几个高级步骤：

1. 单词向量化： 首先，我们将单词“机器人学”转换成一个向量（一系列数字），这个向量代表了这个词。这就好比是给每个词赋予一个数字ID，通过这个ID我们可以找到这个词在一个巨大的数字空间中的位置。
2. 计算预测： 接下来，系统会使用这个向量来计算预测。这个过程中，它会考虑这个词的上下文，也就是说，它不仅仅看这个词本身，还要看这个词前后是什么词。GPT3试图根据当前的线索（当前的词和它的上下文）来预测下一个词是什么。
3. 向量转换为单词： 最后，系统将预测结果（也是一个向量）转换回一个单词。这个转换过程就像是将数字代码翻译回我们能理解的语言。在我们的例子中，这个过程就是将某个向量转换成了单词“A”。

当我们探索GPT3这座神秘的“数字城堡”时，最关键的计算发生在其内部的96个Transformer解码层中。点击下述动图查看。

在这些层中，每一层都拥有高达18亿个参数，用于进行其计算。这就是“深度学习”中的“深度”。每一层都像是这座城堡的一个楼层，每一层都有自己的特色和作用。：

1. 层层叠加： 每一层的作用都不尽相同，但它们共同协作，形成一个更加复杂和强大的系统。就像是一栋楼层层叠加，越往上，视野越开阔。
2. 各层的独特功能： 想象每一层都像是一个拥有特殊技能的专家。有的层可能专注于理解语句的结构，有的则可能更擅长捕捉语言的细微情感。它们各司其职，共同构建起一个能理解和生成语言的系统。
3. 参数的魔法： 每一层内的18亿参数不仅仅是数字，它们是模型理解和生成语言的基石。每一个参数都像是一个微小的调节器，帮助模型更准确地“感知”和“回应”输入的文本。

在我的博客GPT-2：迈向先进语言模型的大步中，你可以找到关于解码器内部的详细解释。GPT3与之的区别在于其使用了交替的密集和稀疏自注意力层。

这里，我们将通过一次GPT3的输入和回应进行原理解读。在输入过程中，我们不关心最初几个词的输出。当输入完成后，我们开始关注输出。我们将每个词重新喂入模型。如下gif动图所示：

在讨论GPT-3中的密集（Dense）和稀疏（Sparse）自注意力层交替设置之前，有必要先回顾一下Transformer模型中自注意力机制的基本原理。

基本的自注意力机制

在Transformer模型中，自注意力机制允许模型在处理一个序列（如一句话）时，同时考虑序列中的所有元素（例如，所有的单词）。这种机制能够捕捉序列内部的复杂关系，例如长距离依赖。

密集自注意力层（Dense Attention Layers）

在密集自注意力层中，每个元素（如单词）在计算其表示时都会考虑序列中的所有其他元素。这种全面的注意力机制确保了模型可以捕捉序列中任意元素之间的关系。然而，这种方法的计算成本随着序列长度的增加而显著增加，因为它要求对序列中的每一对元素都进行计算。

稀疏自注意力层（Sparse Attention Layers）

为了减少计算成本和提高效率，稀疏自注意力层被引入。在这种层中，并不是所有元素都与其他所有元素相互关注。相反，每个元素只关注序列中的一小部分元素。这种方法可以显著减少计算需求，同时仍然允许模型捕捉重要的序列内部关系。稀疏注意力的具体模式可以有很多种，例如固定模式、可学习的模式等。

交替设置的意义

在GPT-3中，密集和稀疏自注意力层的交替使用可以看作是一种折衷方案。这种设计旨在平衡计算效率和模型性能。通过密集层，模型可以理解复杂的语言结构和细微的关系；通过稀疏层，模型能以更高效的方式处理长文本，减少计算资源的消耗。

在稀疏自注意力层中，挑选序列中哪些元素应该相互关注是一个关键问题。稀疏自注意力机制的设计旨在减少传统（密集）自注意力机制的计算负担，后者要求每个元素都与序列中的每个其他元素相互关注。在稀疏版本中，通过有选择地关注序列的一部分元素来实现这一目标。以下是几种常见的稀疏自注意力策略：

如何选取稀疏注意力层的关注对象？

1. 固定模式（Fixed Patterns）

• 块状注意力（Blockwise Attention）：序列被分成固定大小的块，每个元素只关注其所在块内的其他元素。
• 条纹注意力（Strided Attention）：每个元素关注序列中以固定间隔分布的元素，类似于“跳步”关注。
• 滑窗注意力（Sliding Window Attention）：每个元素关注其周围的一个窗口内的元素，窗口沿序列滑动。

2. 基于规则的模式（Rule-Based Patterns）

• 局部-全局注意力（Local-Global Attention）：结合局部（关注邻近元素）和全局（关注关键元素，如句子的开始或特定的标记）关注策略。
• 稀疏全连接（Sparsefully-Connected）：每个元素只关注序列中的少数几个元素，这些关注点可以基于特定的规则或模式确定。

3. 学习驱动的模式（Learned Patterns）

• 自适应稀疏性（Adaptive Sparsity）：模型通过学习确定应该关注哪些元素。这通常是通过训练过程中的梯度下降来实现的。
• 动态稀疏性（Dynamic Sparsity）：关注模式根据输入序列动态调整，允许模型根据上下文决定关注点。

4. 混合模式（Hybrid Patterns）

• 结合固定模式和学习模式：使用固定的稀疏模式为基础，再通过学习进一步调整关注点。
• 多尺度注意力（Multi-Scale Attention）：在不同层使用不同的稀疏模式，例如，在某些层使用局部关注，在其他层使用更全局的关注模式。

在实际应用中，这些稀疏自注意力策略的选择和具体实现可能会根据模型的具体需求和任务类型而有所不同。一些策略更适合于处理长序列，而其他策略可能更专注于捕捉序列中的特定类型的关系。选择最佳策略通常需要实验和调整，以找到最适合特定应用的平衡点。

GPT-3 预训练与微调

GPT-2和GPT-3都是由OpenAI开发的大型语言生成模型，它们都使用了基于Transformer的架构。尽管它们在技术上有很多共同点，但在预训练和微调方面也存在一些关键的区别。首先，让我们概述GPT-2的预训练和微调过程，然后比较它与GPT-3的不同。

GPT-2的预训练和微调

预训练

1. 数据集：GPT-2使用了一个广泛的互联网文本数据集进行预训练，包括书籍、网站和其他在线材料。
2. 无监督学习：与GPT-1类似，GPT-2的训练是无监督的，意味着它使用的数据不需要特别的标记或标注。
3. 目标：预训练的目标是最小化文本序列的下一个词预测的交叉熵损失。

微调

1. 特定任务的微调：尽管GPT-2是一个通用模型，但它可以通过在特定任务上的训练数据上进行微调，以提高在特定任务上的表现。
2. 有监督学习：微调通常是有监督的，需要有标签的数据集，例如特定类型的问答、文本分类或摘要任务。

GPT-2与GPT-3的预训练和微调的区别

规模

• 模型大小：GPT-3的规模远大于GPT-2。GPT-3拥有1750亿个参数，而GPT-2的最大版本有15亿个参数。
• 数据集：GPT-3使用了更大、更全面的数据集进行预训练，这使得它在理解和生成语言方面更加强大。

预训练

• 训练方法：GPT-3继续使用了GPT-2的无监督学习方法，但由于其规模更大，它能够更好地理解复杂的语言模式和关系。
• 零样本和少样本学习：GPT-3特别擅长零样本（zero-shot）和少样本（few-shot）学习。这意味着它能够在没有或仅有极少量特定任务数据的情况下表现出色。

微调

• 微调的需求：由于GPT-3更强大的泛化能力，对于许多任务来说，它可能不需要像GPT-2那样的微调就能达到很好的表现。
• 灵活性：GPT-3提供了更大的灵活性，能够处理更多种类的任务，甚至是训练数据中没有直接出现过的任务。

总的来说，GPT-3在预训练和微调方面与GPT-2最大的区别在于其规模和效能。GPT-3的巨大规模不仅意味着更强的语言生成和理解能力，还意味着在许多应用场景下，它可以减少或甚至不需要任务特定的微调。

相关资源

• 自注意力机制详解
• Transformer算法讲解
• OpenAI 的GPT2博文讲解
• OpenAI 的GPT3博文讲解
• Bert，ELMo大语言模型
• 除了 GPT2 之外，还可以查看Hugging Face的pytorch-transformers库，它实现了 BERT、Transformer-XL、XLNet 等前沿 Transformer 模型。
• 本博文的插图来自于Jay Alammar的博客，在此给予真诚的感谢。