GPT（Generative Pre-trained Transformer） 和 Transformer 的比较
flyfish
1. Transformer 是一种模型架构
Transformer 是一种通用的神经网络架构，由 Vaswani 等人在论文 "Attention Is All You Need"（2017）中提出。其核心特点是完全基于注意力机制（Self-Attention）进行信息建模，去除了传统的 RNN/CNN 结构。
Transformer 的关键特点
- 结构分为两部分 ：
- 编码器（Encoder）：将输入序列映射为上下文相关的隐藏表示。
- 解码器（Decoder）：根据编码器输出和先前的目标序列生成新的序列（如翻译、文本生成）。
- 核心模块 ：
- 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：捕捉输入序列中不同部分的关系。
- 位置编码（Positional Encoding）：补偿 Transformer 缺乏序列信息的短板。
- 前馈神经网络（Feed-Forward Networks, FFN）：对注意力输出进一步处理。
- 层归一化和残差连接（Layer Normalization & Residual Connections）：缓解深层网络训练难题。
Transformer 的用途
- 通用框架：Transformer 可以用于任意需要序列到序列建模的任务，比如机器翻译、文本分类、问答系统等。
2. GPT 是一种基于 Transformer 的特化模型
GPT 是 OpenAI 在 Transformer 架构基础上进行设计和优化的一种特化模型，用于生成任务（如语言建模和文本生成）。
GPT 的特点
-
仅使用 Transformer 的解码器部分
- GPT 舍弃了完整 Transformer 的编码器-解码器结构，仅保留了解码器。
- 解码器适用于自回归任务（Autoregressive Tasks），即依赖之前的上下文生成下一步输出。
-
自回归生成方式
- GPT 是通过自回归语言建模 （Autoregressive Language Modeling）训练的，预测下一个单词的概率：
P ( x 1 , x 2 , ... , x T ) = ∏ t = 1 T P ( x t ∣ x 1 , x 2 , ... , x t − 1 ) P(x_1, x_2, \dots, x_T) = \prod_{t=1}^{T} P(x_t | x_1, x_2, \dots, x_{t-1}) P(x1,x2,...,xT)=t=1∏TP(xt∣x1,x2,...,xt−1)
- GPT 是通过自回归语言建模 （Autoregressive Language Modeling）训练的，预测下一个单词的概率：
-
预训练和微调
- 预训练（Pretraining）：在大规模无监督文本语料上进行语言建模训练，捕捉通用语言知识。
- 微调（Fine-tuning）：在具体任务上使用监督数据进行调整，使模型适应特定任务。
-
改进的训练技巧
- GPT 引入了一些针对解码器的优化，比如改进的初始化、梯度截断、动态批量大小调整等。
3. 核心区别
| 方面 | Transformer | GPT |
|---|---|---|
| 结构 | 编码器 + 解码器 | 仅使用解码器 |
| 训练目标 | 通用，适配不同任务 | 自回归语言建模（预测下一个词） |
| 适用任务 | 序列到序列任务（翻译、分类、问答等） | 文本生成、对话、补全 |
| 输入依赖 | 输入序列可以双向（编码器）或单向（解码器） | 输入序列只能是单向（自回归） |
| 位置编码方式 | 标准位置编码 | 类似，但可以调整为适配任务的变体 |
| 应用扩展 | 通用框架，用于 NLP、CV 等领域 | 专注于语言生成，适配特定的下游任务 |
4. GPT 和 Transformer 的关系
- GPT 是 Transformer 的子集：GPT 基于 Transformer 的解码器部分设计，是一种专注于生成任务的特化模型。
- 架构优化：虽然 GPT 继承了 Transformer 的基本架构，但针对生成任务和大规模预训练场景进行了优化。
- 功能聚焦：Transformer 是通用的序列建模工具，而 GPT 是针对语言生成任务的具体实现。
解释GPT 只有解码器的原因
1. Transformer 的全貌：编码器和解码器
Transformer 是一种深度学习架构，由 编码器（Encoder） 和 解码器（Decoder） 组成。这种架构最初由 Vaswani 等人在 2017 年提出，专门为序列到序列（Seq2Seq）任务设计，如机器翻译。我们先来看这两个部分的功能：
1.1 编码器（Encoder）
编码器的任务是将输入序列（如原文句子）转换为一组上下文相关的表示（高维向量），捕捉输入序列的语义。
- 输入：输入序列 ( X = (x_1, x_2, ..., x_n) )。
- 处理 ：
- 利用注意力机制（Self-Attention）计算输入序列中不同位置的关联关系。
- 输出一组高维向量，代表输入序列的上下文语义。
- 输出：编码后的表示（Contextual Representation）。
1.2 解码器（Decoder）
解码器的任务是根据编码器的输出和已生成的部分序列，逐步生成目标序列。
- 输入 ：
- 编码器的输出（从输入序列提取的语义）。
- 当前已生成的目标序列（作为解码器的上下文）。
- 处理 ：
- 结合编码器输出和解码器内部的自注意力（Self-Attention），捕捉上下文关系。
- Masking 机制确保生成是因果性的：当前生成位置不能访问未来位置。
- 输出：目标序列（如翻译后的句子）。
2. Transformer 的典型任务：机器翻译
Transformer 最初设计是为了解决机器翻译问题，比如将一个法语句子翻译成英语。这需要两个关键步骤：
- 编码器提取原句的语义表示。
- 解码器利用这些语义信息，生成目标语言的句子。
举例：
- 输入（法语）：
Je mange une pomme. - 编码器输出：句子的语义表示（向量）。
- 解码器生成（英语）：
I am eating an apple.
因此，编码器负责理解，解码器负责生成。
3. GPT 的目标任务：语言生成
GPT 的目标并不是像机器翻译那样，需要对输入语句进行"理解"后生成目标语句。GPT 是一个语言生成模型，其任务是根据已给定的上下文生成下一步的输出。
3.1 任务特点
- GPT 只需要一个输入序列（上下文），然后从头到尾生成输出序列。
- 生成是逐步进行的，比如：
- 输入：
Once upon a time, there was a king who - 输出：
Once upon a time, there was a king who ruled a prosperous kingdom.
- 输入：
3.2 自回归建模
GPT 使用自回归语言建模（Autoregressive Language Modeling） ，它的核心是逐步预测下一个单词 (x_t)，只依赖前面的单词：
P ( x 1 , x 2 , ... , x T ) = ∏ t = 1 T P ( x t ∣ x 1 , x 2 , ... , x t − 1 ) P(x_1, x_2, \dots, x_T) = \prod_{t=1}^T P(x_t | x_1, x_2, \dots, x_{t-1}) P(x1,x2,...,xT)=t=1∏TP(xt∣x1,x2,...,xt−1)
这种逐步预测的方法是一个典型的生成过程。
4. 为什么只保留解码器？
GPT 将 Transformer 的架构调整为仅保留了解码器，这是因为它的任务特点决定了编码器是冗余的，解码器已经完全能满足需求。以下分几个方面详细展开：
4.1 编码器的角色对 GPT 的任务无用
编码器的主要作用是压缩输入序列，提取全局语义信息。这对于翻译、文本分类等任务至关重要，但对于语言生成来说：
- 输入序列就是生成序列的上下文，它直接参与生成过程。
- GPT 不需要"理解"或"压缩"输入，只需在每一步基于已有上下文生成下一个单词。
- 解码器通过自注意力机制（Self-Attention）已经能够捕捉输入的上下文信息，无需编码器额外的处理。
4.2 解码器的 Masked Attention
解码器内置的 Masked Attention 机制确保生成过程是因果一致的，即预测当前单词时只依赖于之前的单词。这种设计让解码器能够单独完成生成任务，而不需要编码器的辅助。
4.3 简化架构，提高效率
- 如果保留编码器，模型需要处理输入的编码以及解码器与编码器的交互，增加计算复杂度。
- 去掉编码器后，模型的参数更少，训练和推理更高效。
4.4 专注生成任务
GPT 的设计目标是生成自然语言，而不是在输入和输出之间建立映射（如翻译任务）。解码器专注于生成，符合语言建模任务的特点。
5. 解码器如何完成任务？
只保留解码器的 GPT 通过以下机制完成语言生成：
5.1 自注意力（Self-Attention）
- 让解码器能够动态捕捉输入序列中各单词之间的关联关系。
- 对于生成任务，自注意力允许模型根据上下文生成连贯的文本。
5.2 Masked Self-Attention
- 屏蔽掉当前位置之后的单词，确保生成符合因果性。
- 每一步生成只依赖于之前生成的部分。
5.3 多层解码器堆叠
- 解码器的多层结构让模型能够捕捉更深层次的语言模式，如句法结构、语义关联等。
5.4 Softmax 输出与下一个单词的采样
- 解码器最后通过 Softmax 生成下一个单词的概率分布。
- 根据概率采样（或选择最大概率）生成最终的输出。