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为了深入探索大语言模型的发展历程，我们精心挑选了一系列经典论文进行分享，希望能与大家共同学习和理解大语言模型背后的技术。首期，我们将共同探索ChatGPT的起源：GPT-1，跟随论文深入理解其技术细节，见证人工智能新篇章的启幕。
- 论文题目： Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
- 公司/机构： OpenAI
摘要
GPT-1是一种半监督的语言模型 ，它巧妙地结合了无监督预训练和有监督微调，以优化语言理解任务。其目标是学习一种通用的语言表示，只需微调，就能在各种任务中灵活迁移。GPT-1首先利用大量未标注文本进行预训练，然后针对特定任务进行有监督的微调。它采用了Transformer作为模型架构，这种架构提供了更加结构化的记忆，以便处理文本中的长期依赖关系，从而实现了卓越的迁移性能。在迁移训练过程中，GPT1能够在最小化模型结构更改的同时，有效地进行微调。
GPT-1基本原理
GPT-1模型主要包含两个阶段：
1.利用大量未标注的语料预训练一个语言模型；
2.对预训练好的语言模型进行微改，将其迁移到各种有监督的NLP任务，并对参数进行fine-tuning。
无监督预训练
给定一个无标记的大语料库u，GPT-1通过最大化以下似然函数来训练语言模型：
其中, k 是上下文窗口的大小。
GPT-1使用12层的Transformer解码器作为语言模型，模型结构如下所示：
计算过程如下所示：
其中,U=(u-k,...,u-1)是上下文向量，n 是层数。
有监督微调
在预训练模型之后，我们在有监督的NLP任务上对预训练模型进行微调。假设有一个带有标签的数据集C，其中每个样本由一系列输入x1,...,xm以及一个标签y组成。对于每一个输入，经过预训练后的语言模型后，可以直接选取最后一层Transformer的输出向量h,然后在其后面接一层全连接层，即可得到最后的预测概率：
其中，Wy为全连接层的权重参数，最大化目标函数如下所示：
在具体的NLP任务中，作者发现在fine-tuning时把语言模型的目标作为辅助目标引入到目标函数中有助于学习，具体表现为：
1.改进了有监督模型的泛化能力
2.加速了收敛速度。
具体而言，将优化一下目标，形式如下所示：
不过，对于某些任务，如文本分类，我们可以直接微调模型。
但对于其他任务，如问答或文本蕴含，输入是结构化的，如有序的句子对或文档、问题和答案的三元组。
为了适应这些任务，GPT-1将结构化输入转换为预训练模型可以处理的有序序列，以避免大量修改模型架构。
所有的输入转化都要添加起始和结束标记。
文本分类 对于文本分类任务，可以直接微调模型。
文本蕴含 对于文本蕴含任务，我们将前提(premise)和假设(hypothesis)连接起来，并在中间添加一个分隔符$。
相似性 对于相似性任务，两个待比较的句子没有固定的顺序。为了反映这一点，修改输入序列，包含两种可能的句子顺序，并将它们分别处理生成两个序列表示，然后将它们相加后输入到线性输出层中。
问答 和常识推理 对于这些任务，我们给定一个上下文文档z、一个问题q和一组可能的答案{ak}。我们将文档上下文和问题与每个可能的答案连接起来，中间添加一个分隔符 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 。然后，分别处理这些序列 [ z ; q ; 。然后，分别处理这些序列[z; q; </math>。然后，分别处理这些序列[z;q;; ak]，并通过softmax层生成答案的输出分布。
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