GPT速览

发展概况

GPT（Generative Pre-trained Transforme）即生成式预训练转换器，它的设计来源于先进的“Transformer”技术，能理解和生成人类语言，其发展大概经过以下阶段：

通过大量无标签文本理解语言的结构和语义。GPT采用的是Transformer架构（一种自注意力（Self-Attention）机制的神经网络结构），是一个单项模型，可以根据给定的上下文预测下一个单词。

具体步骤包括：

步骤一：准备数据
- 收集：大量收集无标签文本数据，来源包括新闻、维基百科、网页、论坛等。
- 数据清洗：去除文本中的格式错误、重复内容、非语义符号等，确保数据质量。
步骤二：构建词汇表
- 分词：使用分词算法（如BPE、WordPiece等）将文本划分为较小的单元（词或子词）。
- 构建词汇表：基于分词结果，创建一个包含所有可能子词的词汇表。在GPT中，词汇表大小通常设定为一定值（如30,000或50,000）。
步骤三：模型架构
- Transformer：GPT采用Transformer架构，主要由多层自注意力（Self-Attention）和前馈神经网络组成。
- 自注意力：自注意力机制可以捕捉输入序列中的长距离依赖关系。每个单词都可以“关注”到上下文中的其他单词，以便捕捉相关信息。
步骤四：训练目标
- 自回归训练：GPT使用自回归方式进行训练。从左到右逐个预测单词，最大化给定上下文正确预测下一个单词的概率。
- 权重更新：通过梯度下降算法，根据预测误差调整模型权重，使其在预测任务上表现得更好。

使用带有标签的数据集进行训练，以便使模型适应特定的任务（如文本分类、情感分析等）。

具体步骤包括：

步骤一：任务定义
- 明确任务：定义特定的自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、摘要生成等。
- 标签数据集：准备相应的带标签数据集，这些数据集包含输入文本及其对应的正确输出。
步骤二：数据处理
- 分词：使用与预训练阶段相同的分词算法处理输入文本。
- 格式转换：将输入文本和标签转换为模型可以接受的数值表示形式（如词汇表索引）。
步骤三：微调目标
- 损失函数：根据特定任务，选择合适的损失函数（如交叉熵损失）来衡量模型预测与正确标签之间的差距。
- 权重调整：在微调过程中，根据损失值调整模型权重，以便在特定任务上获得最佳性能。
步骤四：评估与调优
- 验证集性能：在微调过程中，使用验证集评估模型性能。验证集是一个独立的带标签数据集，用于监控模型在特定任务上的泛化能力。
- 超参数调整：根据验证集上的性能表现，调整学习率、训练轮数、批次大小等超参数，以优化模型在特定任务上的性能。
- 早停（Early Stopping）：为避免过拟合，当验证集上的性能在连续若干轮训练中没有明显改善时，可以提前终止训练。

从大量文本中提取信息，形成文本摘要。目前该功能使用效果一般，GPT-4提取的摘要比较宽泛，缺乏思想灵魂，但通过GPT生成的摘要基本可以了解文本主要信息。

运用示例：

提取某个主题的关键数据、事实和概念。如，你要研究某个国家的历史，GPT-4可以从多篇文章中提取关于该国家的重要历史事件、政治家和文化遗产等信息，让您在短时间内掌握相关知识。

运用示例：

生成新的文本，或将现有文本改成不同风格的文本。这也是当前最让大众惊奇的功能。

运用示例：

GPT-4擅长回答各个领域的专业问题，可以向其提各种专业领域的问题，让其给出建议，或者充当客服，或者扮演某个角色。

运用示例：

GPT使用技巧无穷多，如果你不知道如何使用，最简单的方法是直接问GPT-4类似的话语：

我要做{目标}，目前{情境}（具体描述，如使用时间、地点、人物），情境满足{条件}，给出{建议/操作方法}

《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》（Radford et al.）。介绍了GPT模型的第一个版本。
《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》（Radford et al.）。介绍了GPT-2模型，讨论了它的性能和潜在风险。
《Language Models are Few-Shot Learners》（Brown et al.）。介绍了GPT-3模型，重点讨论了其大规模参数设置和少样本学习能力。