【人工智能之大模型】GPT系列（GPT-1 到 GPT-2 和 GPT-3（以及后续 GPT-4 的概念性改进））模型是如何演进的？（二）

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3. 代码逐行解释

TransformerBlock 类

初始化部分

• self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)：定义多头自注意力层，处理输入序列中的依赖关系；因果掩码确保自回归生成时不会泄露未来信息。
• self.linear1 和 self.linear2 构成前馈网络，负责对注意力输出进行非线性变换。
• self.norm1 和 self.norm2 分别在自注意力和前馈网络后进行层归一化，保证训练稳定。
• self.dropout 用于防止过拟合。

前向传播部分

• 调用自注意力层，并将输出与原输入进行残差连接，然后进行 LayerNorm 归一化。
• 经过前馈网络后再次加残差并归一化，最终输出更新后的特征表示。

GPT 类

初始化部分

• self.token_embedding 将输入 token 编码为连续向量。
• self.pos_embedding 为每个位置分配可学习的位置编码，这在 Transformer 中用于引入序列位置信息。
• self.layers 通过 nn.ModuleList 堆叠多个 TransformerBlock，实现深层自注意力建模。
• self.fc_out 用于将最后的隐藏状态投影回词汇表大小，输出预测的 logits。

前向传播部分

• 输入 input_ids 经过词嵌入和位置编码后得到的张量形状为 [batch_size, seq_length, d_model]。
• 转置为 [seq_length, batch_size, d_model] 以符合 nn.MultiheadAttention 的输入要求。
• 构造因果掩码 causal_mask，确保生成过程中每个位置只能关注之前的 token。
• 依次通过各个 TransformerBlock 后，转置回 [batch_size, seq_length, d_model]，并通过全连接层得到 logits。

示例部分

• 定义模型超参数，构造一个 GPT 模型实例。
• 随机生成一组输入 token，模型输出 logits，打印输出形状验证模型工作情况。

4. GPT 系列演进中的关键变化

规模扩展：

• GPT-1 基于较小的模型规模（如 512 维、6 层），
• GPT-2 在相同架构基础上大幅增加层数和参数量，
• GPT-3 则进一步扩展到数百亿参数，使得模型具备更强的生成和推理能力。
• 代码中各参数（如 d_model、num_layers）的选择正反映了这种扩展趋势。

训练数据和预训练策略：

• 从 GPT-1 开始，使用无监督预训练通过大量文本数据学习语言模型；
• GPT-2 和 GPT-3 进一步扩大数据规模，改善模型泛化能力和少样本学习能力。

生成效果：

• 随着模型规模增大，生成的文本更连贯、语义更丰富；但也带来训练和推理的计算挑战。

架构改进：

• 尽管基础架构保持不变，但后续版本在优化、正则化、训练技巧（如学习率调度、优化器选择）上不断改进，以充分发挥大规模模型的能力。

总结

• GPT 系列模型从最初的 GPT-1 到 GPT-2 和 GPT-3，经历了从较小规模到大规模预训练模型的发展过程。
• 核心架构基于 Transformer 解码器，通过自回归生成实现文本生成。模型参数规模的不断扩展、数据量的不断增加以及训练技术的改进，使得生成文本的能力和泛化能力显著提升。

上述代码示例展示了一个简化的 GPT 模型，并通过详细解释说明了其内部结构和工作流程，这也为理解 GPT 系列演进提供了直观的代码参考。