GPT系列学习笔记:GPT、GPT2、GPT3GPT系列学习笔记:GPT、GPT2、GPT3

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总结

GPT、GPT2、GPT3的共同点是其结构都基于Transformer的Decoder层。

区别在于:

模型一个比一个大,数据量一个比一个多。

GPT为常规语言模型

GPT2卖点指向zero-shot

GPT3卖点指向Few-shot

GPT: Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

论文:链接(使用通用的预训练模型来提升语言理解能力)

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目前NLU(Natural Language Understanding)方向的局限性:有标签的数据相对较少,限制了模型性能的提升。

  • 基本思想:

先在没有标签的数据集上训练预训练语言模型,再在子任务上微调(自监督学习)。与之前的任务(word2vec也是在没有标签的数据集上预训练语言模型)不同,微调时只需要改变模型输入的形式,而不需要对模型结构进行改变。模型结构选用的是12层的Transformer的decoder。

  • 无监督的预训练过程

给定一个序列,使用一个标准的语言模型目标来最大化下面的似然函数:

其中,为上下文窗口大小, 代表模型参数。即给定一个模型(GPT中指的是Transformer decoder),给定前个词,预测当前词。

预训练阶段是没有Start,Delim,Extract这些这些特殊符号的,模型通过微调阶段学习这些特殊token。

  • 有监督的微调阶段

有标签的数据集上每个样本包含一个句子 和对应的标签 。将 输入预训练模型,获取decoder最后一层的 对应的编码 ,将它传入一个额外的线性输出层来预测:

最大化下列的目标函数:

在微调阶段引入预训练任务,效果更佳:

其中, λ \lambda λ为可调节的超参数。

GPT和BERT的区别:①GPT使用的Transformer的Decoder层(目标函数为标准的语言模型,每次只能看到当前词之前的词,需要用到Decoder中的Masked attention),BERT使用的Transformer的Encoder层(目标函数为带[Mask]的语言模型,通过上下文的词预测当前词,对应Encoder);

为什么GPT的性能比BERT差:①GPT预训练时的任务更难(BERT的base就是为了和GPT对比,参数设定几乎一样);②BERT预训练用的数据集大小几乎是GPT的四倍;

GPT-2: Language Models are Unsupervised Multitask Learners

论文:链接(语言模型是无监督的多任务学习器)

计了四个量级的模型

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相较于GPT的改进:更大的数据,更大的模型,将卖点指向zero-shot。

能做的task:阅读理解、翻译、总结、问答。

  • 无监督的预训练阶段

同GPT

  • zero-shot的下游任务

下游任务转向做zero-shot而放弃微调,相较于GPT,出现一个新的问题:样本输入的构建不能保持GPT的形态,因为模型没有机会学习Start,Delim,Extract这些特殊token。因此,GPT-2使用一种新的输入形态:增加文本提示,后来被称为prompt(不是GPT-2第一个提出,他使用的是18年被人提出的方案)。

For example, a translation training example can be written as the sequence (translate to french, English text, french text). Likewise, a reading comprehension training example can be written as (answer the question, document, question, answer).

GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners

论文:链接

GPT-3的可学习参数达到1750亿,是之前的非稀疏语言模型的10倍以上,并在few-shot的设置上测试它的性能。对于所有子任务,GPT-3不做任何的梯度更新或者是微调。GPT-3的模型和GPT-2一样。

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设计了8个不同大小的模型

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  • few-shot

GPT-3是不做梯度更新的few-shot,即下图的左下。将一些有标签的样例放在预测文本的上下文。

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  • 数据集的生成

对抗学习(将GPT2数据集中的样本作为正例,CommonCrawl数据集中的样本作为负例,训练一个线性分类模型,然后对于CommonCrawl中的其他样本,去预测它属于正例还是负例,如果属于正例,则采纳他作为GPT3的数据集)+去重(lsh)

lsh算法:主要用于大数据规模时,计算两两之间的相似度。基本思想:基于一个假设,如果两个文本在原有数据空间是相似的,那么他们分别经过哈希函数转换以后的他们也具有很高的相似度。

  • 局限性
  1. 文本生成上的效果较弱。
  2. 结构和算法的局限性。只能看当前词之前的信息(decoder);每个词都均匀地预测下一个词,没有哪一个词更重要。
  3. 只学习文本。未涉及其他模态
  4. 样本的有效性不够
  5. 无法解释

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