GPT系列模型原理详解：从GPT-1到GPT-3的技术演进

GPT系列模型原理详解：从GPT-1到GPT-3的技术演进

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/feifeikon/article/details/145601180

GPT系列模型是OpenAI推出的基于Transformer架构的生成式预训练语言模型，从GPT-1到GPT-3，模型的规模和能力不断提升。本文将详细介绍GPT系列模型的原理、特点以及它们之间的区别。

GPT-1

GPT-1是OpenAI在2018年提出的生成式预训练语言模型，其结构由多层Transformer组成，主要分为输入层、编码层和输出层三部分。

GPT-1采用单向Transformer结构，这意味着模型只能从左到右或从右到左对文本序列建模。在输入层，模型将文本序列映射为稠密的向量；经过编码层的多层Transformer模块处理后，模型能够获取丰富的上下文信息。最后，输出层基于最后一层的表示预测每个位置上的条件概率。

GPT-2

GPT-2于2019年提出，其核心思想是利用无监督学习实现多任务学习。与GPT-1相比，GPT-2的主要改进包括：

• 使用更大的数据集（WebText数据集，约800万篇文章）
• 增加模型参数量（最大版本达到15亿参数）
• 调整Transformer结构（如Layer Normalization的位置）

GPT-2的工作流程包括无条件样本生成和条件样本生成两种模式。在生成过程中，模型会从概率最高的单词中选择下一个单词，或者通过top-k抽样策略来避免陷入循环。

GPT-2的核心思想

GPT-2认为任何有监督任务都是语言模型的一个子集。当模型的容量足够大且数据量足够丰富时，仅仅通过训练语言模型就可以完成其他有监督学习的任务。例如，训练完“Michael Jordan is the best basketball player in the history”这样的语料后，模型自然就学会了相关的问答任务。

GPT-2的改进

1. 去掉了fine-tuning层，只有无监督的pre-training阶段
2. 使用了更广泛、数量更多的语料组成数据集
3. 增加网络参数量（最大版本达到15亿参数）
4. 调整Transformer结构以提高训练稳定性
5. 增加词表大小到50257个

GPT-3

GPT-3是目前参数规模最大的自回归语言模型，拥有1750亿参数。其主要特点包括：

• 使用Sparse Transformer中的attention结构以降低计算复杂度
• 主推few-shot learning（in-context learning）范式
• 在多个下游任务上展现出超越微调模型的性能

GPT-3的模型结构

GPT-3基于transformer的decoder结构，但采用了Sparse Attention机制。这种机制通过减少不必要的注意力计算来降低复杂度，同时保持对局部上下文的高关注度。

训练范式：预训练 + few-shot（in-context learning）

GPT-3支持多种下游任务评估方法，包括few-shot learning、one-shot learning和zero-shot learning。其中，few-shot learning的效果最佳，尤其是在大规模模型中表现更为显著。

In-context learning与元学习的关联

In-context learning可以看作是一种“不做参数更新的元学习”。在推理时，模型通过输入序列中的示例来激发预训练时学到的能力，而不需要更新内部权重。

实验与局限性

GPT-3的训练数据来自Common Crawl和Reddit，通过逻辑回归进行数据质量筛选。尽管GPT-3在多个任务上表现出色，但仍存在一些局限性，如生成长文本时容易重复、缺乏多模态能力、可解释性差等。

总结

从GPT-1到GPT-3，我们可以看到预训练语言模型在规模和能力上的显著提升。GPT系列模型展示了通过大规模无监督学习实现多任务学习的潜力，为自然语言处理领域的发展开辟了新的方向。