为什么程序员都要了解GPT，学会构建AI大模型？了解GPT大模型，读这本书就够了！-优快云博客

说起 GPT-4，我想用一个词来形容：恐怖。

这个人工智能模型的强大，甚至让图灵奖获得者约书亚·本希奥（Yoshua Bengio）和特斯拉 CEO 埃隆·马斯克（Elon Musk）等人都感到恐惧。他们在一封公开信中联名呼吁所有AI实验室停止开发比GPT-4更强大的模型。就连ChatGPT的创始人萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）也表示自己对GPT-4仍未完全理解，只能通过不断向它提问，并根据它的回答猜测其“思路”。

大模型时代，火爆出圈的ChatGPT让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

为此，黄佳总结自己在NLP 预训练大模型应用领域的经验，编写了 《GPT图解大模型是怎样构建的》 一书。旨在帮助程序员理解GPT大模型的发展和应用、在AI浪潮中抓住机遇并构建自己的大模型，以及利用ChatGPT API开发出令人惊叹的应用产品。

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那么，从0到1构建大模型，总共需要几步呢？结合这本书的重点之处，分享作者如何引导读者入门，希望能对大家有所启发。

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从0到1，梳理生成式语言模型的发展脉络

自然语言处理（NLP）技术从最初的N-Gram和词袋模型，发展到强大的神经网络模型，最终演化为现代的预训练语言模型，如BERT和GPT。

在书中，作者巧妙地对这些技术一一进行解码，厘清了它们的传承关系。读者可以跟着本书追本溯源，在掌握语言模型的经典和主流算法的同时，还能够看到这些技术是如何发展起来的。这也正是本书的可贵之处，它能引导读者思考自然语言处理技术是怎么从0到1一步一步走到今天的。

■ N-Gram 和 Bag-of-Words：都是早期用于处理文本的方法，关注词频和局部词序列。

■ Word2Vec：实现了词嵌入方法的突破，能从词频和局部词序列中捕捉词汇的语义信息。

■ NPLM：基于神经网络的语言模型，从此人类开始利用神经网络处理词序列。

■ RNN：具有更强大的长距离依赖关系捕捉能力的神经网络模型。

■ Seq2Seq：基于 RNN 的编码器-解码器架构，将输入序列映射到输出序列，是Transformer 架构的基础。

■ Attention Mechanism：使 Seq2Seq 模型在生成输出时更关注输入序列的特定部分。

■ Transformer：摒弃了 RNN，提出全面基于自注意力的架构，实现高效并行计算。

■ BERT：基于 Transformer 的双向预训练语言模型，具有强大的迁移学习能力。

■ 初代GPT：基于 Transformer 的单向预训练语言模型，采用生成式方法进行预训练。

■ ChatGPT：从 GPT-3 开始，通过任务设计和微调策略的优化，尤其是基于人类反馈的强化学习，实现强大的文本生成和对话能力。

■ GPT-4：仍基于 Transformer 架构，使用前所未有的大规模计算参数和数据进行训练，展现出比以前的 AI 模型更普遍的智能，不仅精通语言处理，还可以解决涉及数学、编码、视觉、医学、法律、心理学等各领域的难题，被誉为“通用人工智能的星星之火”（Sparks of Artificial General Intelligence）。

从0到1，拆解大语言模型基石 Transformer 架构

语言模型算法爆发式迭代，不断推动自然语言处理的发展。本书的案例将精选早期的N-gram以及基于浅层神经网络的NPLM来详细讲解这一演变脉络，并逐步过渡到基于深层网络的语言模型（生成式语言模型GPT）。与以往不同的是，GPT模型中深层网络不再使用传统的CNN、RNN或LSTM结构，而是采用了表达能力更强大的Transformer。其核心思想是通过Transformer模型对海量文本进行无监督学习，以最大化语句序列的出现概率。

Transformer 是几乎所有预训练模型的核心底层架构，也是本书的核心内容。因此在讲解GPT模型时会细致讲解“Transformer的思想是什么，其核心组件有哪些，为什么其表达能力更强”。

在第6课中，作者就提到从0到1逐个组件拆解大语言模型基石——Transformer架构，通过将Transformer架构拆解成多头自注意力、逐位置前馈网络、正弦位置编码表、填充位置掩码、编码器层、编码器、后续位置掩码、解码器层以及解码器，最终搭建自实现的Transformer，从而完成机器翻译任务。

除此之外，作者还提前在第4、5课中分别介绍了Transformer基础架构（Seq2Seq架构）和Transformer核心机制（注意力），提前帮大家打好基础。

Seq2Seq架构在一个拥有8万个中英翻译的真实平行语料库中，利用不同的时序模型以及框架完成机器翻译任务，并且利用BLUE指标进行评价。

Transformer核心机制从点积注意力入手，了解注意力以及自注意力中的QKV的区别，逐步实现多头缩放点积自注意力机制，加入注意力掩码，从而对Seq2Seq架构进行重构，实现多头自注意力的编解码器结构。

从0到1，训练出你的简版生成式GPT

这本书系统地梳理了自然语言处理从诞生初期到进入深度学习时代的发展历程，深入解析了Transformer架构以及GPT模型家族的独特之处，尤其是ChatGPT基于人类反馈的强化学习训练原理。书中还通过几个简单的实战案例，让读者充分体验了预训练大模型的魅力。

最后，在第8课中，黄佳老师将带领你从0到1训练你的简版生成式GPT，这将是一次绝佳的学习机会，不容错过！

实战1： 结合第7课的WikiGPT，加入Movie Dialog语料库对WikiGPT进行微调，使得其获得对话能力从而得到minichatGPT 。

实战2： 利用DeepSpeed框架训练一个开源的1.3Bchatgpt模型，深入了解GPT3 - GPT3.5 的训练机制改变，了解SFT（Supervised Fine Tuning）、奖励模型微调（RW）、 PPO（Proximal Policy Optimization）算法以及RLHF（Reinforcement Learning Human Feedback）。