什么是 GPT？Transformer 工作原理的动画展示

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目录

[1 图解 "Generative Pre-trained Transformer"（GPT）](#1 图解 “Generative Pre-trained Transformer”（GPT）)

[1.1 Generative：生成式](#1.1 Generative：生成式)

[1.1.1 可视化](#1.1.1 可视化)

[1.1.2 生成式 vs. 判别式（译注）](#1.1.2 生成式 vs. 判别式（译注）)

[1.2 Pre-trained：预训练](#1.2 Pre-trained：预训练)

[1.2.1 可视化](#1.2.1 可视化)

[1.2.2 预训练 vs. 增量训练（微调）](#1.2.2 预训练 vs. 增量训练（微调）)

[1.3 Transformer：一类神经网络架构](#1.3 Transformer：一类神经网络架构)

[1.4 小结](#1.4 小结)

[2 Transformer 起源与应用](#2 Transformer 起源与应用)

[2.1 Attention Is All You Need, Google, 2017，机器翻译](#2.1 Attention Is All You Need, Google, 2017，机器翻译)

[2.2 Generative Transformer](#2.2 Generative Transformer)

[2.3 GPT-2/GPT-3 生成效果（文本续写）预览](#2.3 GPT-2/GPT-3 生成效果（文本续写）预览)

[2.4 ChatGPT 等交互式大模型](#2.4 ChatGPT 等交互式大模型)

[2.5 小结](#2.5 小结)

[3 Transformer 数据处理四部曲](#3 Transformer 数据处理四部曲)

[3.1 Embedding：分词与向量表示](#3.1 Embedding：分词与向量表示)

[3.1.1 token 的向量表示](#3.1.1 token 的向量表示)

[3.1.2 向量表示的直观解释](#3.1.2 向量表示的直观解释)

[3.2 Attention：embedding 向量间的语义交流](#3.2 Attention：embedding 向量间的语义交流)

[3.2.1 语义交流](#3.2.1 语义交流)

[3.2.2 例子："machine learning model" / "fashion model"](#3.2.2 例子：”machine learning model” / “fashion model”)

[3.3 Feed-forward / MLP：向量之间无交流](#3.3 Feed-forward / MLP：向量之间无交流)

[3.3.1 针对所有向量做一次性变换](#3.3.1 针对所有向量做一次性变换)

[3.3.2 直观解释](#3.3.2 直观解释)

[3.3.3 重复 Attention + Feed-forward 模块，组成多层网络](#3.3.3 重复 Attention + Feed-forward 模块，组成多层网络)

[3.4 Unembedding：概率](#3.4 Unembedding：概率)

[3.4.1 最后一层 feed-forward 输出中的最后一个向量](#3.4.1 最后一层 feed-forward 输出中的最后一个向量)

[3.4.2 下一个单词的选择](#3.4.2 下一个单词的选择)

[3.5 小结](#3.5 小结)

[4 GPT -> ChatGPT：从文本补全到交互式聊天助手](#4 GPT -> ChatGPT：从文本补全到交互式聊天助手)

[4.1 系统提示词，伪装成聊天](#4.1 系统提示词，伪装成聊天)

[4.2 如何训练一个企业级 GPT 助手（译注）](#4.2 如何训练一个企业级 GPT 助手（译注）)

[5 总结](#5 总结)

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1 图解 "Generative Pre-trained Transformer"（GPT）

GPT 是 Generative Pre-trained Transformer 的缩写，直译为"生成式预训练 transformer"， 我们先从字面上解释一下它们分别是什么意思。

1.1 Generative：生成式

"Generative"（生成式 ）意思很直白，就是给定一段输入（例如，最常见的文本输入）， 模型就能续写（"编"）下去。

1.1.1 可视化

下面是个例子，给定 "The most effective way to learn computer science is" 作为输入， 模型就开始续写后面的内容了。

"Generative"：生成（续写）文本的能力。

1.1.2 生成式 vs. 判别式（译注）

文本续写这种生成式模型，区别于 BERT 那种判别式模型（用于分类、完形填空等等），

• BERT：预训练深度双向 Transformers 做语言理解（Google，2019）

1.2 Pre-trained：预训练

"Pre-trained"（预训练）指的是模型是用大量数据训练出来的。

1.2.1 可视化

"Pre-trained"：用大量数据进行训练。

图中的大量旋钮/仪表盘就是所谓的"模型参数"，训练过程就是在不断优化这些参数，后面会详细介绍。

1.2.2 预训练 vs. 增量训练（微调）

"预" 这个字也暗示了模型还有在特定任务中进一步训练 的可能 ------ 也就是我们常说的**"微调"**（finetuning）。

如何对预训练模型进行微调： InstructGPT：基于人类反馈训练语言模型遵从指令的能力（OpenAI，2022）。 译注。

1.3 Transformer：一类神经网络架构

"GPT" 三个词中最重要的其实是最后一个词 Transformer。 Transformer 是一类神经网络/机器学习模型，作为近期 AI 领域的核心创新， 推动着这个领域近几年的极速发展。

Transformer 直译为**"变换器"**或"转换器"，通过数学运算不断对输入数据进行变换/转换。另外，变压器、变形金刚也是这个词。 译注。

Transformer：一类神经网络架构的统称。

Transformer 最后的输出层。后面还会详细介绍

1.4 小结

如今已经可以基于 Transformer 构建许多不同类型的模型，不限于文本，例如，

• 语音转文字

• 文字转语音

• 文生图（text-to-image）：DALL·E、MidJourney 等在 2022 年风靡全球的工具，都是基于 Transformer。

  文生图（text-to-image）简史：扩散模型（diffusion models）的崛起与发展（2022）

  

  虽然无法让模型真正理解 "物种 π"是什么（本来就是瞎编的），但它竟然能生成出来，而且效果很惊艳。

本文希望通过"文字+动图"这种可视化又方便随时停下来思考的方式，解释 Transformer 的内部工作原理。

2 Transformer 起源与应用

2.1 Attention Is All You Need, Google, 2017，机器翻译

Transformer 是 Google 2017 年在 Attention Is All You Need paper 中提出的， 当时主要用于文本翻译：

2.2 Generative Transformer

之后，Transformer 的应用场景扩展到了多个领域，例如 ChatGPT 背后也是 Transformer， 这种 Transformer 接受一段文本（或图像/音频）作为输入，然后就能预测接下来的内容。 以预测下一个单词为例，如下图所示，下一个单词有多种可能，各自的概率也不一样：

但有了一个这样的预测下一个单词模型，就能通过如下步骤让它生成更长的文字，非常简单：

1. 将初始文本输入模型；
2. 模型预测出下一个可能的单词列表及其概率 ，然后通过某种算法（不一定挑概率最大的） 从中选一个作为下一个单词，这个过程称为采样（sampling）；
3. 将新单词追加到文本结尾 ，然后将整个文本再次输入模型；转 2；

以上 step 2 & 3 不断重复，得到的句子就越来越长。

2.3 GPT-2/GPT-3 生成效果（文本续写）预览

来看看生成的效果，这里拿 GPT-2 和 GPT-3 作为例子。

下面是在我的笔记本电脑上运行 GPT-2 ，不断预测与采样，逐渐补全为一个故事。 但结果比较差，生成的故事基本上没什么逻辑可言：

下面是换成 GPT-3 （模型不再开源，所以是通过 API）， GPT-3 和 GPT-2 基本架构一样，只是规模更大， 但效果突然变得非常好， 生成的故事不仅合乎逻辑，甚至还暗示 "物种 π" 居住在一个数学和计算王国：

2.4 ChatGPT 等交互式大模型

以上这个不断重复"预测+选取"来生成文本的过程，就是 ChatGPT 或其他类似大语言模型（LLM） 的底层工作原理 ------ 逐单词（token）生成文本。

2.5 小结

以上是对 GPT 及其背后的 Transformer 的一个感性认识。接下来我们就深入到 Transformer 内部， 看看它是如何根据给定输入来预测（计算）出下一个单词的。

3 Transformer 数据处理四部曲

为理解 Transformer 的内部工作原理，本节从端到端（从最初的用户输入，到最终的模型输出）的角度看看数据是如何在 Transformer 中流动的。 从宏观来看，输入数据在 Transformer 中经历如下四个处理阶段：

Transformer 数据处理四部曲

下面分别来看。

3.1 Embedding：分词与向量表示

首先，输入内容会被拆分成许多小片段（这个过程称为 tokenization），这些小片段称为 token，

• 对于文本：token 通常是单词、词根、标点符号，或者其他常见的字符组合；
• 对于图片：token 可能是一小块像素区域；
• 对于音频：token 可能是一小段声音。

然后，将每个 token 用一个**向量（一维数组）**来表示。

3.1.1 token 的向量表示

这实际上是以某种方式在编码该 token；

Embedding：每个 token 对应一个 N*1 维度的数值格式表示的向量。

3.1.2 向量表示的直观解释

如果把这些向量看作是在高维空间中的坐标 ， 那么含义相似的单词在这个高维空间中是相邻的。

词义相近的四个单词 "leap/jump/skip/hop" 在向量空间中是相邻的

将输入进行 tokenization 并转成向量表示之后，输入就从一个句子就变成了一个向量序列。 接下来，这个向量序列会进行一个称为 attention 的运算。

3.2 Attention：embedding 向量间的语义交流

3.2.1 语义交流

attention 使得向量之间能够相互"交流"信息。这个交流是双向的，在这个过程中，每个向量都会更新自身的值。

这种信息"交流"是有上下文和语义理解能力的。

3.2.2 例子："machine learning model " / "fashion model"

例如，"model" 这个词在 "machine learning model"（机器学习模型）和在 "fashion model"（时尚模特）中的意思就完全不一样， 因此虽然是同一个单词（token），但对应的 embedding 向量是不同的，

Attention 模块的作用就是确定上下文中哪些词之间有语义关系，以及如何准确地理解这些含义（更新相应的向量）。 这里说的"含义"（meaning），指的是编码在向量中的信息。

3.3 Feed-forward / MLP：向量之间无交流

Attention 模块让输入向量们彼此充分交换了信息（例如，单词 "model" 指的应该是"模特"还是"模型"）， 然后，这些向量会进入第三个处理阶段：

第三阶段：多层感知机（multi-layer perceptron），也称为前馈层（feed-forward layer）。

3.3.1 针对所有向量做一次性变换

这个阶段，向量之间没有互相"交流"，而是并行地经历同一处理：

3.3.2 直观解释

后面会看，从直观上来说，这个步骤有点像对每个向量都提出一组同样的问题 ，然后根据得到的回答来更新对应的向量：

以上解释中省略了归一化等一些中间步骤，但已经可以看出： attention 和 feed-forward 本质上都是大量的矩阵乘法，

本文的一个目的就是让读者理解这些矩阵乘法的直观意义。

3.3.3 重复 Attention + Feed-forward 模块，组成多层网络

Transformer 基本上是不断复制 Attention 和 Feed-forward 这两个基本结构， 这两个模块的组合成为神经网络的一层。在每一层，

• 输入向量通过 attention 更新彼此；
• feed-forward 模块将这些更新之后的向量做统一变换，得到这一层的输出向量；

3.4 Unembedding：概率

3.4.1 最后一层 feed-forward 输出中的最后一个向量

如果一切顺利，最后一层 feed-forward 输出中的最后一个向量（the very last vector in the sequence）， 就已经包含了句子的核心意义（essential meaning of the passage）。对这个向量进行 unembedding 操作（也是一次性矩阵运算）， 得到的就是下一个单词的备选列表及其概率：

图：原始输入为 "To date, the cleverest thinker of all time was"，让模型预测下一个 token。经过多层 attention + feed-forward 之后， 最后一层输出的最后一个向量已经学习到了输入句子表达的意思，（经过简单转换之后）就能作为下一个单词的概率。

3.4.2 下一个单词的选择

根据一定的规则选择一个 token，

• 注意这里不一定选概率最大的，根据工程经验，一直选概率最大的，生成的文本会比较呆板；
• 实际上由一个称为 temperature 的参数控制；

3.5 小结

以上就是 Transformer 内部的工作原理。

前面已经提到，有了一个这样的预测下一个单词模型，就能通过如下步骤让它生成更长的文字，非常简单：

1. 将初始文本输入模型；
2. 模型预测出下一个可能的单词列表及其概率 ，然后通过某种算法（不一定挑概率最大的） 从中选一个作为下一个单词，这个过程称为采样（sampling）；
3. 将新单词追加到文本结尾 ，然后将整个文本再次输入模型；转 2；

4 GPT -> ChatGPT：从文本补全到交互式聊天助手

GPT-3 的早期演示就是这样的：给 GPT-3 一段起始文本，它就自动补全（续写）故事和文章。 这正式以上介绍的 Transformer 的基本也是核心功能。

ChatGPT 的核心是 GPT 系列（GPT 3/3.5/4），但它怎么实现聊天这种工作方式的呢？

4.1 系统提示词，伪装成聊天

其实很简单，将输入文本稍作整理，弄成聊天内容，然后把这样的文本再送到 GPT/Transformer， 它就会把这个当前是聊天内容，续写下去。最后只需要把它续写的内容再抽出来返回给用户， 对用户来说，就是在聊天。

这段文本设定用户是在与一个 AI 助手交互的场景，这就是所谓的系统提示词（system prompt）。

4.2 如何训练一个企业级 GPT 助手（译注）

OpenAI 官方对 GPT->ChatGPT 有过专门分享：如何训练一个企业级 GPT 助手（OpenAI，2023）

基础模型不是助手 ，它们不想回答问题，只想补全文档。 因此，如果让它们"写一首关于面包和奶酪的诗"，它们不仅不"听话"，反而会有样学样，列更多的任务出来，像下面左图这样，

这是因为它只是在忠实地补全文档 。 但如果你能成功地提示它 ，例如，开头就说"这是一首关于面包和奶酪的诗"， 那它接下来就会真的补全一首这样的诗出来，如右图。

我们还可以通过 few-shot 来进一步"欺骗"它 。把你想问的问题整理成一个**"提问+回答"的文档格式**， 前面给一点正常的论述，然后突然来个问题，它以为自己还是在补全文档，其实已经把问题回答了：

这就是把基础模型调教成一个 AI 助手的过程。

5 总结

本文整理翻译了原视频的前半部分，通过可视化方式解释 GPT/Transformer 的内部工作原理。 原视频后面的部分是关于 general deep learning, machine learning 等等的基础，想继续学习的，强烈推荐。