小猫都能懂的大模型原理 2 - 初见大语言模型

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现在大家遇到问题，第一反应都不是使用搜索引擎，而是问 chatGPT，chat 大家都知道是聊天的意思，但是 GPT 它到底是个什么呢？

展开一下全名：Generative Pretrained Transformer，翻译过来就是生成式预训练 Transformer。

所以在此之前我们需要更清楚知道 Transformer 到底是个啥。

Transformer 架构

说到 Transformer 还是不能不提其源头，鼎鼎大名的《Attention Is All You Need》，这篇论文提出了这个名为 Transformer 的深度神经网络架构。

在论文里面，这个架构是长这样的：

其核心就是自注意力机制。

注：后来很多 GPT 只保留了 decoder。

最基本的原理

回忆一下神经网络，我们的输入和输出，经过神经网络训练一顿操作！调整好权重，就能输出像模像样的答案。

那么对文字是不是也能这么操作呢？没错的，事实证明完全可以。

因为文字这个东西，现成的正确答案真的太多啦，我们训练的时候可以这样：

复制代码

输入：番茄是  
正确结果：番茄是红

如果猜到的不是红，那就计算损失，把权重往对的那边凹一下。

经过很多 TB 的文字数据训练之后，就成就了现在的大语言模型，它似乎了解地球上一切文字知识，并且表达出来毫无维和感。

科学似乎还无法解释这件事，大模型可以流畅回答训练样本里没有的内容，这就称为涌现。例如大模型其实没有专门学过翻译呢，但是它偏偏就可以在繁多的参数里面懂得如何翻译不同语言。

输入和输出

对于大模型来说，输入和输出，本质上是 Token。

通过这个分词工具，可以更清晰地理解 Token 的概念，它不一定是一个字母、一个单词、一个符号，而有可能是它们的组合。

如图所示：

所以在训练的时候，输入输出就是：

yaml 复制代码

输入：30357, 21290, 226, 3221  
输出：30357, 21290, 226, 3221, 16491

吗？

不是的，实际训练的肯定不是这个 Token ID，而是这个 ID 代表的含义本身。

把文字转换为向量就是所谓的词嵌入（embedding） （关于 RAG 后面再开坑）。根据《从零构建大模型》的说法：最小的 GPT-2 模型（参数量为 1.17 亿）使用的嵌入维度为 768，而 GPT-3模型（参数量为 1750 亿）使用的嵌入维度为 12288。

在这个场景下，简单来说就是让这个 Token 转换为一个 768 个值的数组......

例如番茄就是 [0.9,0.4,0.7,0.5,0.9...后面还有七百多个维度]，对比其它水果可能是这样的：

维度	含义	"番茄"的值	"草莓"的值	"黄瓜"的值
1	有多红	0.9	0.85	0.1
2	甜度	0.4	0.8	0.1
3	水分	0.7	0.6	0.9
4	是否属于蔬菜	0.5	0.1	0.8
5	是否可生吃	0.9	0.95	0.8

注意：这里的含义只是比喻，实际上各个维度的含义人类是看不懂的。

大家应该差不多理解了，真正的输入输出就是这些几百上千维度。

把这些值的正确排列经过神经网络训练，让其预测下一个 Token 是某个词的概率（logits），然后取概率比较高的值。

最后举个输入输出例子：

less 复制代码

输入: "番茄是"  
↓ Token化  
Token: [123, 456, 789]  
↓ 转换为向量  
Vector: [[0.1,0.2,...], [0.3,0.4,...], [0.5,0.6,...]]  
↓ 神经网络预测  
Hidden State: [0.7, -0.2, 1.1, ..., 0.3]  # 768维隐藏状态  
↓ 通过输出层投影  
Logits: [-2.3, 1.5, ..., 4.2, ..., 2.1, ...]  # 词汇表大小的向量  
↓ Softmax转换为概率  
概率分布: [0.001, 0.003, ..., 0.45(对应"红"), ..., 0.25(对应"圆的"), ...]  
↓ 选择最高概率  
输出: Token ID 4567 (对应"红")

中间看不懂不用怕，下一章就会讲到自注意力机制的原理啦~

循环生成

上面一顿输入输出其实只生成了一个新 Token，你需要生成一句话的话，就继续把新的 Token 拼到原来的句子里，继续循环下去，就能生成一整段话啦。

参考资料

• 从零构建大模型
• Deep Dive into LLMs like ChatGPT

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