9、NLP模型与硬件加速：原理、效率与优化策略

NLP模型与硬件加速：原理、效率与优化策略

1. NLP模型介绍

1.1 BERT模型

BERT模型由Google发明，其基础组件是Transformer。Transformer采用了与ELMo双向训练类似的思想，并通过引入自注意力机制进一步拓展。在自注意力机制中，以计算输出 $o_1$ 为例，它会定义输入 $x_1$ 与所有输入令牌（如 $x_1$、$x_2$、$x_3$）的相关性，具体分两步：
1. 将相关性视为权重矩阵，如 $w_1$、$w_2$、$w_3$。
2. 结合相关性矩阵和每个输入生成的值（如 $v_1$、$v_2$、$v_3$）计算输出 $o_1$，公式为 $o_1 = w_1 * v_1 + w_2 * v_2 + w_3 * v_3$。

与双向RNN不同，双向RNN中一个输入令牌的隐藏状态仅依赖于其前一个或后一个输入状态，而自注意力机制中一个输入令牌的中间表示依赖于所有输入令牌。实际中，Transformer使用多头注意力机制，为每个输入计算多个注意力输出值。BERT借鉴双向Transformer概念，将多个双向Transformer层堆叠在一起。

1.2 GPT模型

GPT模型由OpenAI开发，也是基于Transformer的NLP模型，目前流行的有GPT - 2和GPT - 3，它们都是大型模型，常用版本无法装入单个GPU内存。与BERT相比，GPT模型采用略有不同的Transformer作为基础组件，其Transformer层中每个输入的注意力值仅依赖于其前一个输入令牌，被称为单向Transformer或前向Transformer，而BERT中的Transformer为双向Trans