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:
- GPT(2018年):采用了Transformer架构,拥有1.17亿个参数。
- GPT-2(2019年):15亿个参数。
- GPT-3(2020年):目前最知名的大型语言模型之一,拥有1750亿个参数。
- GPT-4(2023年):3月15日,发布GPT-4。
更多内容详见快速了解 GPT 发展三阶段、GPT-4大模型硬核解读,看完成半个专家。
技术原理
阶段一:预训练(Pre-training)
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。
阶段二:微调(Fine-tuning)
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。
技术实现难点
数据集的数量和质量:包括获取数据的质量、以及高质量数据的规模量需要足够大。
训练过程耗费时间和计算机资源(如高性能GPU或TPU)。
需要为特定任务准备标签,获取高质量标注数据可能困难且昂贵。
超参数调整往往需要尝试多种组合,这会导致大量的计算资源和时间成本。
最强悍的四个功能及运用举例
功能1:文本摘要
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:
- 整理会议记录。
- 阅读大量论文,提取论文摘要。
- 教研。从大量教研材料中,提取关键信息进行加工。
- 学习。基于主题学习法,从该主题相关的大量学习材料中,提取核心信息。
功能2:信息提取
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:
- 法律文档处理。提取法律文本中的关键信息。
- 构建知识图谱。从文本中提取实体、属性,构建他们之间的关系。
- 用户研究。从大量用户反馈的信息中,提取描述用户满意度的词语和情感词汇,分析用户满意度。
- 公司分析。从公司历年财报、新闻等信息中,分析公司发展情况、预判公司未来走势。
功能3:文本生成和改写
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:
- 文本改写。如,使用GPT-4将一份技术文档改写为用通俗易懂的语言表达的形式,让非专业人士能理解文档内容。
- 书稿改写。把书稿改写成自己的语言风格。
- 文案创作。创造广告语、内容营销文章。
- 翻译优化:对翻译结果进行润色和调整,使译文更加符合目标语言的表达习惯。
- 自动生成报告:根据数据和模板,自动生成报告,如市场分析报告、财务报告等,节省人力成本。
功能4:问答系统
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:
- 学习任意一个领域。让GPT-4扮演该领域的专业人员,带你入门该领域。比如,编程领域,你可以给出你的代码,让GPT-4帮你找BUG,并且修复
- 语言学习:提供关于语言学习的建议和资源,例如语法规则、词汇记忆技巧等。
- 充当客服。回答某个领域客户的问题,并且给出解决方案。
- 提供建议。比如电影、美食制作、景点游览,提供专业建议。
GPT使用技巧的技巧
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}
附:GPT模型系列论文
- 《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。