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gpt embedding

發(fā)布時間：2023-06-12 16:38:21 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 79

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

gpt embedding

GPT的auto-regressive語言模型架構(gòu)在信息表示方面有什么架構(gòu)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(yù)期。僅從模型架構(gòu)而言，GPT-2 并沒有特別新穎的架構(gòu)，它和 transformer 的 Decoder 類似。相比較于GPT-1，GPT -2 使用了更大的預(yù)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(dāng)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(xùn)練過程是交叉式的預(yù)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(yù)訓(xùn)練就是訓(xùn)練一個語言模型。而bert的預(yù)訓(xùn)練是masked language model和nsp的任務(wù)。

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(jīng)過線性層轉(zhuǎn)換為vocab size大小的embedding，然后經(jīng)過softmax，算出每個詞匯的概率，找出其中概率最大的詞作為預(yù)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(xùn)練模型。

每一個timestamp后面的位置都mask掉，設(shè)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(jié)

transformer decoder的構(gòu)造

預(yù)訓(xùn)練的時候做語言模型的訓(xùn)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(wù)，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(xùn)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(xùn)練

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