GPT 的 T

GPT的核心基礎是Transformer架構，它依賴於「自注意力機制」和「多層神經網絡」的組合。以下是深入的機制講解，包括自注意力、位置編碼、層級結構、訓練過程和生成過程的細節。

1. 自注意力機制（Self-Attention Mechanism）

自注意力機制是GPT生成高質量語言的關鍵。這一機制使得模型能夠在處理每個單詞時，不僅考慮當前單詞，還會參考句子中其他單詞的影響。

基本原理：在處理一個句子時，模型為每個單詞分配一個「注意力權重」，表示這個單詞在句子中的相對重要性。自注意力機制能夠自適應地決定句子中每個單詞之間的關聯，特別是在長距離依賴情況下（如「我昨天和朋友去吃飯，食物非常好吃。」中的「食物」與「好吃」）。

具體步驟：

1. Query、Key、Value的計算：每個單詞向量會通過線性變換生成三個向量，稱為Query、Key和Value向量。

2. 注意力權重的計算：每個Query和句子中所有Key向量計算相似度（通常使用內積），得到一組注意力權重，表示每個單詞對當前單詞的影響力。

3. 加權求和：根據注意力權重對每個單詞的Value向量進行加權求和，得到當前單詞的最終表示。

這種機制讓GPT模型可以靈活地處理不同長度的句子，並保持對關鍵詞的高度敏感性。

2. 多頭自注意力機制（Multi-Head Self-Attention）

在單一自注意力機制上，Transformer採用多頭自注意力來增加模型表達能力。

多頭的作用：每個頭獨立地進行一次自注意力計算，但使用不同的權重矩陣，因此每個頭會捕捉不同的語義關係，這樣可以同時捕捉長距離和短距離依賴。

合併結果：每個頭的輸出被拼接在一起，然後通過一層線性變換，融合不同頭的信息，形成每個單詞的最終表示。

3. 位置編碼（Positional Encoding）

由於Transformer模型不包含卷積或遞歸結構，因此無法直接感知序列順序。為了解決這個問題，GPT使用位置編碼，將位置信息添加到每個單詞的表示中。

正弦和餘弦位置編碼：GPT通常採用正弦和餘弦函數來生成位置編碼。每個單詞的位置編碼根據其在句子中的位置而不同，這樣模型可以根據這些位置編碼來識別單詞的順序。

學習到的位置編碼：在一些改進的版本中，位置編碼被設計為可訓練的向量，模型會在訓練過程中自動學習序列位置。

4. 殘差連接和層歸一化（Residual Connections and Layer Normalization）

Transformer的每一層（包括多頭自注意力層和前饋神經網絡層）之後都會有一個殘差連接和層歸一化操作。

殘差連接：將輸入直接加到輸出上，避免深層網絡的梯度消失問題，提升訓練穩定性。

層歸一化：對輸出進行標準化，使得每層的輸出均值為0，方差為1，幫助模型更好地收斂。

5. 前饋神經網絡層（Feed-Forward Neural Network Layer）

在每個自注意力層之後，Transformer會應用一個獨立的前饋神經網絡。這一層通常由兩個線性層組成，中間包含一個非線性激活函數（如ReLU）。

作用：前饋層可以進一步提取自注意力層輸出的特徵，並將它們轉換為更高層次的表示。

運行方式：前饋層在每個位置上單獨運行，與序列中的其他單詞無關。

6. 訓練過程

GPT的訓練過程基於「無監督學習」，即在大量文本數據上進行自回歸訓練，模型通過學習預測下一個單詞來學習語言的模式。

目標函數：GPT的損失函數通常是交叉熵損失，旨在最大化正確單詞出現在指定位置的概率。

梯度下降：在訓練過程中，模型使用反向傳播和梯度下降來更新權重，使預測誤差逐步減小。

7. 生成過程

當GPT生成文本時，它會逐步生成每個單詞，直到達到預設長度或生成結束標記。

自回歸生成：GPT的生成過程是自回歸的，即每次生成一個單詞，然後將生成的單詞作為輸入，進一步生成下一個單詞。

溫度和Top-k/Top-p抽樣：為了控制生成質量，GPT可以使用「溫度」參數來調整隨機性，或採用Top-k和Top-p抽樣方法，限制模型的候選詞彙，使得生成結果既符合上下文，又具有一定的創造性。

終止條件：GPT會根據預設條件（例如生成固定字數或生成結束標記）來停止生成。

總結

GPT透過多頭自注意力、自回歸生成、位置編碼、殘差連接等技術，極大地提升了模型的語言理解和生成能力。這些技術相輔相成，使得GPT能夠生成語法正確、內容一致的長文本。正是這種技術上的創新，使GPT在自然語言處理領域取得了突破性進展。