GPT原理介绍

最新推荐文章于 2025-06-24 18:42:01 发布
最新推荐文章于 2025-06-24 18:42:01 发布
阅读量2.2w 收藏 78
点赞数 5
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 语言模型
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/linchuhai/article/details/97274228

1.引言

前面我们介绍了ELMo算法的思想，通过在大量的语料上预训练语言模型，然后再将预训练好的模型迁移到具体的下游NLP任务，从而提高模型的能力。但是ELMo预训练的语言模型结构和下游的NLP任务的模型经常会不一致，因此，做迁移学习时经常没法将两者的模型直接进行融合，因此，本文将介绍OpenAI在2018年提出来的一个方法——GPT，该模型在预训练语言模型的基础上，只需要做一些微改即可直接迁移到各种NLP任务中，因此，其迁移能力更强。

2.GPT原理介绍

GPT模型主要包含两个阶段，第一个阶段，先利用大量未标注的语料预训练一个语言模型，接着，在第二个阶段对预训练好的语言模型进行微改，将其迁移到各种有监督的NLP任务，并对参数进行fine-tuning。

2.1 预训练模型（无监督）

给定一个没有标注的大语料，记每一个序列为 U = { u 1 , … , u n } \mathcal{U}=\left\{u_{1}, \dots, u_{n}\right\} U={ u1​,…,un​}，GPT通过最大化以下似然函数来训练语言模型：
L 1 ( U ) = ∑ i log ⁡ P ( u i ∣ u i − k , … , u i − 1 ; Θ ) L_{1}(\mathcal{U})=\sum_{i} \log P\left(u_{i} | u_{i-k}, \ldots, u_{i-1} ; \Theta\right) L1​(U)=i∑​logP(ui​∣ui−k​,…,ui−1​;Θ)
其中， k k k表示上下文窗口的大小，这里计算每个

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
GPT 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-03 1294
背景介绍 GPT（Generative Pre-trained Transformer）是OpenAI开发的一个自然语言处理模型，具有强大的生成能力。GPT模型可以用于多种自然语言处理任务，如文本摘要、机器翻译、问答系统等。GPT的核心特点是其强大的生成能力，以及能够在多种任务上进行无监督预训练。为了更好地理解GPT模型，我们首先来看一下其核心概念与联系
一文彻底讲透GPT架构及推理原理
2401_85280106的博客
04-14 1095
阿里妹导读本篇是作者从开发人员的视角，围绕着大模型正向推理过程，对大模型的原理的系统性总结，希望对初学者有所帮助。引言什么是人工智能？清华大学出版社出版的《人工智能概论》中提出，人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但它能像人那样思考，也可能超过人的智能。基于这个设想，人工智能应当能够执行通常需要人类智能的任务，如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译等工作。就像人一样，可以看见、听见、理解和表达。
【NLP】GPT原理
小马日记
10-20 8303
一、GPT简介 1、含义 GPT是“Generative Pre-Training”的简称，是指的生成式的预训练。GPT采用两阶段过程，第一个阶段是利用语言模型进行预训练，第二阶段通过Fine-tuning的模式解决下游任务。下图展示了GPT的预训练过程。 2、GPT与ELMO区别与联系 （1）相同点：GPT和ELMO是类似的都是两阶段模型。 （2）不同点：首先，特征抽取器不是用的RNN，而是用的...
（一文看懂）GPT系列模型概述
最新发布
qq_43391414的博客
06-24 908
GPT系列模型通过不断扩展参数规模、优化训练策略、引入多模态能力，逐步实现了从基础语言模型到全模态AI助手的跨越。其技术演进不仅推动了NLP领域的突破，也为医疗、法律、教育等垂直行业提供了强大的工具。）系列是由OpenAI开发的大型语言模型家族，基于Transformer架构，通过无监督预训练和微调策略，逐步演进为当前最强大的自然语言处理（NLP）模型之一。GPT系列的核心目标是通过大规模数据训练，实现通用语言理解和生成能力，并逐步扩展到多模态任务。
神经网络算法 - 一文搞懂GPT（Generative Pre-trained Transformer）
2401_85328934的博客
08-22 1921
本文将从GPT的本质、GPT的原理、GPT架构改进三个方面，带您一文搞懂Generative Pre-trained Transformer | GPT。
GPT原理
u010451780的专栏
07-27 1579
https://blog.youkuaiyun.com/sinat_24330297/article/details/102501549 OpenAI-GPT原理详解 本文参考 一、前言 二、基础知识 三、OpenAI GPT 3.1 OpenAI GPT 原理 3.2 OpenAI GPT模型结构 3.2.1 非监督预训练 3.2.2 监督微调fine-tuning ...
介绍一下gpt模型的原理
02-07 1732
介绍一下gpt模型的原理
通俗易懂的GPT原理简介
热门推荐
qq_41771998的博客
03-31 1万+
综上所述，GPT是自然语言处理领域中最强大的模型之一，它的出色表现已经使得它在各种应用场景中得到了广泛的应用。
GPT 的工作原理：深入解析
DC1020的博客
10-04 4645
GPT（Generative Pretrained Transformer）是一种基于 Transformer 架构 的自然语言处理模型。通过对用户输入的文本进行语义分析，GPT 能够生成连贯、符合上下文的回答。输入处理Transformer 内部计算自注意力机制输出生成。本文将逐步解析这些步骤，尤其是 Transformer 的详细结构和机制，并通过具体示例说明每一步的作用。Transformer 是由多层堆叠的编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构演化而来，但 GPT 仅使用其中的解码器。
漫话GPT：原理篇
tong_xin2010的专栏
02-01 3828
预训练语言模型是什么？能对NLP的任务起到什么作用？是如何训练出来的？ 这篇文章将给出答案
GPT自我揭秘GPT-3.5模型原理
04-25
本文将从以下几个方面来解释ChatGPT的原理和工作原理： GPT-3.5模型架构 GPT-3.5模型是在GPT-3模型的基础上进一步优化和改进的。它采用了自回归语言模型的架构，即将文本序列作为输入，生成文本序列作为输出。...
神经网络算法：一文搞懂GPT（Generative Pre-trained Transformer）
2401_84033492的博客
04-02 6447
GPT策略：直接微调模型。在模型的输出层添加一个线性层，将GPT的输出转换为对应类别的概率分布。
深入解析 GPT 系列模型：核心原理、应用与未来发展
hello.reader
10-04 5654
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是由 OpenAI 开发的一类生成式预训练语言模型。基于 Transformer 架构，GPT 模型具备强大的自然语言处理能力，能够通过自回归方式生成文本。自首次推出以来，GPT 系列模型在多个领域的文本生成任务中表现出色，并在语言建模、文本生成、对话系统等任务中取得了显著的成果。GPT 系列模型的核心优势在于其预训练-微调（Pre-training & Fine-tuning）的训练策略。
【大模型理论篇】GPT系列预训练模型原理讲解
源泉的小广场
08-12 6749
chatgpt、gpt1、gpt2、gpt3、gpt3.5、gpt4、rlhf、rm、transformer、sft、ppo、few-shot learning、zero-shot learning
计算机组成原理 GPT原理
山水牧羊
04-22 1508
GPT分区：全称为Globally Unique Identifier Partition Table，也叫做GUID分区表，它是UEFI 规范的一部分。由于硬盘容量的急速增长，MBR的2.2T容量难以满足要求，而UEFI BIOS的推广也为GPT的实现打下了坚实的技术基础，GPT应运而生， 我们来看看GPT的结构图： 等等，MBR是不是走错片场了？答案当然是没有。这里的P意为...
ChatGPT的原理
wfx0002的博客
02-12 3582
ChatGPT，美国[1]研发的程序 [12]，于2022年11月30日发布 [2-3]。ChatGPT是技术驱动的工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写、视频，写论文 [21]等任务。[2]
GPT从入门到精通之 GPT 模型入门及原理介绍
Debug_Snail的专栏
06-08 4537
敏捷开发，在国内逐步兴起，不管什么公司都追求开发模型的更新跟进。敏捷开发从传统零售，到银行，药企都掀起了一波浪潮。 那面对不同行业，不同公司的不同风格，敏捷开发出现了本地化的适配。不过最终的目标是一致的，追求快速迭代，小步快跑，适应市场需求。 针对敏捷开放，需要提高效率，所以来记录下高效实战经验。关于测试部分，敏捷开放是怎样的流程呢？ 第一步：定制效率工具的流程 第二部：跟进US边界User case 第三步：提交测试计划 第四步：进行测试，所有问题直接提交给负责人来处理修复 第五步：未完成修
第1章 可视化GPT原理
wumg3000的博客
02-07 1695
用可视化的方法介绍GPT原理
GPT 模型的工作原理 你知道吗？
冷冻工厂
06-17 749
例如，如果您的训练数据包含单词“car”，您可以向“c”行和“a”列中的单元格添加一个，然后向“a”行和“r”列中的单元格添加一个柱子。事实证明，当前的语言模型对它们可以接收的令牌的最大数量有限制。最后，我们描述了来自 OpenAI 的三个最新的基于 Transformer 的 GPT 模型，每个模型是如何实现的，以及如何编写使用它们的代码。然而，语言模型需要有一个它们可能遇到的标记的完整列表，而这对于整个单词来说是不可行的——不仅因为字典中的单词太多，而且很难跟上领域的步伐——特定术语和发明的任何新词。
bert，gpt原理
04-28
<think>好的，我现在需要回答用户关于BERT和GPT的原理以及它们的工作原理和实现机制的问题。用户之前询问了PyTorch全流程开发的相关内容，现在转向了自然语言处理中的两个重要模型：BERT和GPT。我需要结合用户提供的引用内容，特别是引用[1]和[2]，来构建回答。 首先，用户提供的引用[1]提到，BERT和GPT都基于Transformer模型，但BERT使用双向自注意力，而GPT是单向的。这一点是关键，需要详细解释两者的区别。同时，用户引用[2]提到了对Transformer、BERT和GPT的理解，这可能涉及模型的基本结构和工作原理。 接下来，我需要回顾自己对这些模型的知识。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google提出的预训练模型，主要用于上下文理解任务，如文本分类、问答等。它通过Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）任务进行预训练，利用Transformer的编码器结构。而GPT（Generative Pre-trained Transformer）由OpenAI开发，专注于生成任务，使用Transformer的解码器结构，并通过自回归的方式生成文本，即每次生成一个词，基于之前的上下文。 用户可能希望了解两者的核心差异，比如自注意力的方向、预训练任务、架构差异等。需要确保回答结构清晰，分点说明，并涉及实现机制，如模型结构、预训练任务、微调应用等。 另外，用户之前的对话涉及PyTorch的模型搭建、训练优化和部署，可能在回答中可以适当提及这些模型在PyTorch中的实现，但用户当前问题更关注原理，所以需要保持重点。同时，用户提供的引用提到了前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），这也是Transformer中的一个组成部分，应该在解释模型结构时提到。 需要确认是否有其他引用内容需要整合，但当前提供的引用主要强调了BERT的双向性和GPT的单向性，以及它们基于Transformer的事实。因此，在回答中应突出这些点，并结合Transformer的结构进行解释。 可能还需要对比两者的应用场景，例如BERT适合需要上下文理解的任务，而GPT适合文本生成。此外，实现机制部分可以简要说明它们的预训练过程，如BERT的MLM和NSP，GPT的自回归语言建模。 最后，生成的相关问题需要围绕BERT和GPT的区别、实现细节、应用场景等方面，确保用户能进一步探索相关主题。需要避免技术细节过于深入，保持解释的易懂性，同时确保准确性。</think>以下是对BERT和GPT工作原理及实现机制的详细解析，结合Transformer架构核心设计进行说明： --- ### 一、核心架构对比 #### 1.1 Transformer基础结构 两个模型都基于Transformer架构，其核心公式为： $$ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$ 其中$Q$（Query）、$K$（Key）、$V$（Value）矩阵的维度为$d_k$[^1] #### 1.2 BERT架构特性 - **双向编码器**：使用Transformer的Encoder堆叠（通常12-24层） - **上下文捕捉**：每个token的表示同时考虑左右两侧信息 - **实现机制**： ```python # PyTorch伪代码示例 class BERTLayer(nn.Module): def __init__(self): self.attention = MultiHeadAttention(d_model=768, n_heads=12) self.ffn = PositionWiseFFN(d_model=768, d_ff=3072) def forward(self, x): x = x + self.attention(x, x, x) # 自注意力 x = x + self.ffn(x) # 前馈网络 return x ``` #### 1.3 GPT架构特性 - **单向解码器**：使用Transformer的Decoder结构（仅保留masked self-attention） - **自回归生成**：当前词预测仅依赖左侧上下文 - **实现差异**： ```python class GPTLayer(nn.Module): def __init__(self): self.masked_attention = MaskedMultiHeadAttention(d_model=768, n_heads=12) self.ffn = PositionWiseFFN(d_model=768, d_ff=3072) def forward(self, x): x = x + self.masked_attention(x) # 带掩码的注意力 x = x + self.ffn(x) return x ``` --- ### 二、预训练目标对比 #### 2.1 BERT预训练任务 | 任务类型 | 技术实现 | 数学表达 | |----------------------|-----------------------------------|-----------------------------------| | Masked Language Model (MLM) | 随机掩盖15%的token进行预测 | $$ P(w_i|w_{1...i-1},w_{i+1...n}) $$ | | Next Sentence Prediction (NSP) | 判断两个句子是否连续 | $$ P(\text{IsNext} = 1|s_1,s_2) $$ | #### 2.2 GPT预训练任务 - **语言模型任务**：最大化序列概率 $$ P(w_1,...,w_n) = \prod_{i=1}^n P(w_i|w_{1},...,w_{i-1}) $$ - **实现特点**：使用**字节对编码**(BPE)处理词表 --- ### 三、关键技术差异 | 维度 | BERT | GPT系列 | |--------------|-------------------------------|------------------------------| | 注意力方向 | 双向 | 单向（仅左上下文） | | 位置编码 | 绝对位置编码 | 可学习的位置嵌入 | | 典型应用 | 文本分类/问答 | 文本生成/对话 | | 训练数据量 | 通常3-10B tokens | 45TB以上（GPT-3） | | 微调方式 | 全参数微调 | Prompt Tuning + 部分微调 | --- ### 四、实践应用示例 #### 4.1 BERT句子分类实现 ```python from transformers import BertModel, BertTokenizer model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) # 输出包含[CLS]向量 ``` #### 4.2 GPT文本生成实现 ```python from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2') tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') input_ids = tokenizer.encode("The future of AI is", return_tensors='pt') output = model.generate(input_ids, max_length=50) # 自回归生成 ``` --- ### 五、性能优化策略 1. **BERT优化**： - 使用蒸馏技术（如DistilBERT）减小模型体积 - 动态量化降低推理延迟 $$ \text{模型大小} \propto d_{model}^2 \times n_{layers} $$ 2. **GPT优化**： - 采用稀疏注意力机制（如Sparse Transformer） - 使用KV缓存加速生成过程 $$ \text{推理时间} = O(n^2d + n d^2) $$ ---
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值