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gpt decoder（gpt decoder only）

發(fā)布時間：2023-05-24 04:40:00 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 106

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于gpt decoder的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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GPT的auto-regressive語言模型架構在信息表示方面有什么架構上的缺陷？具體如何改進？
gpt英文全稱

gpt decoder（gpt decoder only）

GPT的auto-regressive語言模型架構在信息表示方面有什么架構上的缺陷？具體如何改進？

1） GPT

在Bert 之后，OpenAI 的 GPT-2 就是其中之一。它在文本生成上有著驚艷的表現(xiàn)，其生成的文本在上下文連貫性和情感表達上都超過了人們對目前階段語言模型的預期。僅從模型架構而言，GPT-2 并沒有特別新穎的架構，它和 transformer 的 Decoder 類似。相比較于GPT-1，GPT -2 使用了更大的預料，更大和更深的模型。

從transformer的decoder里移除了decoder對encoder的attention部分。也就是消除掉了seq2seq的過程。

GPT是一個語言模型，每一個時刻只能看見當前時刻前面時刻的信息，是一個auto regressive的過程。

GPT2，hidden state的大小有變化，根據(jù)層數(shù)的多少有small，medum，large，extra large的劃分。

GPT的訓練過程是交叉式的預測下一個單詞，測試的時候是輸入一個句子生成另外一個句子。

GPT的預訓練就是訓練一個語言模型。而bert的預訓練是masked language model和nsp的任務。

GPT由多個decocer block組成，每一個decoder block由masked self-attention和feed forward neural network組成。

一個timestamp的hidden state經過線性層轉換為vocab size大小的embedding，然后經過softmax，算出每個詞匯的概率，找出其中概率最大的詞作為預測輸出，然后下一個時刻的詞作為真實輸出，計算兩者的cross entropy來訓練模型。

每一個timestamp后面的位置都mask掉，設置一個負無群大的值，做softmax的時候，該位置的值就為0。

2）總結

transformer decoder的構造

預訓練的時候做語言模型的訓練

GPT2用更多更深的block

BERT是做NLU，generation做不了

GPT天生就是語言模型，非常適合做generation的任務，在bert里能做的在gpt里也可以做

除了GPT-2 ，GPT-3依舊延續(xù)自己的單向語言模型訓練方式，只不過把模型尺寸增大到了1750億，并且使用45TB數(shù)據(jù)進行訓練

gpt英文全稱

gpt的英文全稱是“Generative Pre-trained Transformer”。

GPT是一種基于深度學習的語言模型，采用Transformer架構和預訓練技術和fine-tuning的方法來解決自然語言處理(NLP)中的各種任務，如語言生成、分類、翻譯等。GPT最早由OpenAI團隊提出，采用了多層的Transformer encoder和decoder結構。

GPT還通過無監(jiān)督方式進行的大規(guī)模預訓練，并利用fine-tuning技術對不同的NLP任務進行微調。使得GPT可以針對不同的NLP任務，根據(jù)輸入的上下文，對后續(xù)的輸出進行生成；也可以實現(xiàn)句子級別或文本級別的情感分類和命名實體識別任務；還可以應用到語言推理、問答系統(tǒng)等場景中。

當前的GPT-3版本已經可以模擬人類寫作行為，能夠用極為流暢自然的語言來撰寫文章，翻譯文本甚至創(chuàng)造故事?？傊?，GPT是一個非常先進的自然語言處理模型，在NLP領域方面具有較好的效果和豐富的應用前景。

影響：

1、帶來質的飛躍：GPT通過預訓練和fine-tuning技術，可以快速適應不同領域、不同任務的輸入和輸出，在自然語言生成、文本分類、語言理解等方面帶來了巨大的突破。特別是最新版本的GPT-3，能夠進行非常復雜的自然語言生成和理解任務，展現(xiàn)了驚人的創(chuàng)造力。

2、推動自然語言處理技術向深度和全面發(fā)展：GPT主要利用了深度學習和Transformer架構，使得NLP技術在深度和范圍上都有了較大提升，擁有了更好的表達能力和泛化能力，在神經機器翻譯、人機對話、知識圖譜等多個領域展示了強大的應用前景。

3、加深了人工智能與自然語言之間的交互：GPT的應用和落地，最終會進一步推動AI與自然語言融合的世界的到來，這將會有非常深遠的影響，如人機交互、音箱智能語音助手以及智能客服等領域。

以上就是關于gpt decoder相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。