经典论文介绍：GPT的由来，Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》是谷歌AI研究团队在2018年提出的一篇论文，作者提出了一种新的基于生成式预训练的自然语言处理方法（Generative Pre-training Transformer，GPT），在多项下游任务中均取得了优秀的效果。

论文地址：https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf

GPT模型结构

GPT使用了Transformer模型结构，但相较于BERT，它仅使用了单向的Transformer编码器，因此只能考虑当前单词之前的上下文。GPT的预训练任务是生成式的，即给定一段自然语言文本的前缀，预测该文本的下一个单词。具体而言，GPT使用了一个基于Transformer的自回归语言模型（autoregressive language model），在预训练过程中，它需要生成下一个单词，并根据生成的结果计算损失函数，不断优化模型的参数。

预训练任务

GPT的预训练任务是通过单向Transformer模型进行生成式的自回归语言建模。给定一个长度为N的文本序列，GPT的目标是最大化该序列的条件概率。具体而言，在预训练过程中，模型首先接收到输入文本的前k个单词，然后生成第k+1个单词的概率分布，选取概率最高的单词作为预测结果，并将其添加到输入序列的末尾。这个过程会不断重复，直到生成整个文本序列为止。

Fine-tuning

在具体应用时，可以使用fine-tuning技术将GPT应用于各种下游任务中，例如文本分类、机器翻译等。在fine-tuning阶段，可以在GPT的输出层之上添加额外的结构，例如分类器、解码器等，以适应不同的任务需求。

实验结果

在多项自然语言处理任务中，GPT在预训练和fine-tuning的过程中均取得了优秀的效果。例如，在GLUE评测任务中，GPT在9个下游任务中的平均得分为80.5，比同期的其他方法都要高。在LAMBADA语言理解任务中，GPT的准确率为76.1%，比同期的最好方法高出2.2个百分点。

总结

GPT是一种基于生成式预训练的自然语言处理方法，它使用了单向的Transformer编码器，并通过自回归语言建模进行预训练。在具体应用时，可以使用fine-tuning技术将其应用于各种下游任务中。GPT的成功启发了许多后续的研究