GPT内幕机制及源码实现逐行解析 300行源码实现GPT逐行解析

GPT内幕机制及源码实现逐行解析 300行源码实现GPT逐行解析

Gavin老师：NLP_Matrix_Space

4.5 300行源码实现GPT逐行解析
GPT-2使用12层解码器Transformer架构，在自然语言处理任务中，例如问答、机器翻译、阅读理解和摘要等，通常在任务特定的数据集上使用监督学习来处理，GPT-2语言模型在没有监督的情况下学习这些任务，在一个WebText的数百万网页的新数据集上进行训练，GPT-2是一个拥有1.5B个参数的Transformer模型，它在8个测试数据集中的7个数据集上实现了先进的结果。
我们现在看一下GPT-2代码的实现，如果你对GPT的机制了解得很好，而且学习了本节GPT的内容，代码相对就比较简单。首先定义了一个一维卷积的PyTorch模型，用于对输入的数据进行卷积运算。构造函数__init__接收两个参数：nx表示输入数据的维度，nf表示输出数据的维度。在函数中，先创建一个大小为nx × nf的张量，并使用标准差为0.02的正态分布对其进行初始化。然后，将该张量作为可训练参数(nn.Parameter)的权重(weight)添加到模型中，同时创建一个大小为nf的零张量作为偏置(bias)。在forward函数中，接收一个大小为[batch_size, seq_len, d_model(nx)]的输入张量x，表示batch_size个长度为seq_len的序列数据，每个数据的维度为d_model。将输出大小的形状(size_out)设置为输入大小的形状去掉最后一维，加上输出维度nf。然后，将输入张量x和权重张量self.weight相乘，并加上偏置张量self.bias，得到卷积运算的结果。将结果重新变换为形状为size_out的张量，并返回该张量作为卷积运算的输出。
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