一文彻底搞懂大模子 - GPT和LlaMA的模子架构

GPT与LlaMA，作为大语言模子的两大巨擘，均基于Transformer架构却各有千秋。GPT系列以强大的天生能力著称，通过不断增大的参数规模引领复杂语言与推理任务的前沿；而Llama则以开源姿态，通过技术创新提升模子性能，预示着多模态扩展的未来，为AI生态的多样性和开放性贡献力量。

一、GPT

什么是GPT？ GPT模子，全称为Generative Pre-trained Transformer，是由OpenAI团队开辟的一种基于深度学习的自然语言处置处罚（NLP）模子。 该模子通过无监督学习的方式，对大规模文本进行学习和抽象概括，进而通过微调的方式用于各种特定的自然语言处置处罚任务。
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GPT的版本迭代： OpenAI GPT模子自发布以来，已履历了多个版本的迭代升级，每个版本都在前一版本的基础上进行了改进和优化。
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• GPT-1：这是GPT系列的第一个版本，发布于2018年。**GPT-1具有1.17亿个参数，使用Transformer的Decoder结构作为基础，并采用了预练习的语言模子。**它在多项自然语言处置处罚任务上取得了很好的表现，如文本天生、机器翻译和阅读明确等。
  
• GPT-2：GPT-2是GPT系列的第二个版本，发布于2019年。相比于GPT-1，GPT-2在模子规模和预练习数据上都有了显着的提升。**GPT-2的参数数量增长到了15亿，并使用了更多的预练习数据。**这些改进使得GPT-2在天生任务上表现出了更强的创造力和语言明确能力，能够天生更长、更连贯的文本。
  
• GPT-3：GPT-3是GPT系列的第三个版本，发布于2020年。**GPT-3具有惊人的1750亿个参数。**这一巨大的模子规模使得GPT-3能够处置处罚更加复杂和多样的自然语言处置处罚任务，包罗文本天生、翻译、问答和文本分类等。GPT-3在预练习过程中使用了大量的互联网文本数据，进一步提升了其性能和泛化能力。
  
• GPT-4：GPT-4是GPT系列的第四个版本，发布于2023年3月。**GPT-4是一款具有广泛应用的大型、多模态模子。**与之前的版本差异，GPT-4是第一个能够同时接收文本和图像的多模态模子。它不但可以接收文本输入，还能接收图像输入，并天生相应的文本输出。GPT-4在各种专业和学术基准测试中表现出色，表现出其强大的自然语言处置处罚能力和多模态明确能力。
  

GPT2的架构：GPT-3及以后的版本采取了闭源的策略，模子的详细实现细节、练习数据、超参数设置等关键信息并未对外公开。
GPT-2的架构主要基于Transformer的解码器（Decoder）部分，并通过堆叠多个Decoder层、引入自注意力机制和位置编码、使用残差连接和层归一化等技术本领来构建模子。

GPT-2的架构
1. 堆叠Transformer的Decoder

• GPT-2相沿了Transformer的解码器部分，通过堆叠多个Decoder层来构建模子。每个Decoder层都包含了自注意力（Self-Attention）机制和位置编码（Position Encoding）等关键组件。
  
• GPT-2的堆叠层数可以根据详细需求进行调解，但通常包罗多个（如12层）Decoder层，以提供足够的深度来捕捉文本中的复杂依靠关系。
  

2. 自注意力机制（Self-Attention）

• 自注意力机制是Transformer和GPT-2中的核心组件，它允许模子在处置处罚文本时同时关注到文本中的其他部分。
  
• 在GPT-2中，自注意力机制通过盘算输入序列中每个单词与其他单词之间的相关性来实现，从而帮助模子明确文本的全局上下文信息。
  

3. 位置编码（Position Encoding）

• 由于Transformer模子自己并不包含任何关于单词位置的信息，GPT-2引入了位置编码来弥补这一缺陷。
  
• 位置编码是一种将单词在序列中的位置信息嵌入到模子中的方法，它使得模子能够区分差异位置的单词并明确它们的次序关系。
  

4. 残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）

• GPT-2在Decoder层之间使用了残差连接和层归一化技术，以提高模子的练习稳固性和收敛速度。
  
• 残差连接允许模子在通报信息时保存前一层的部分输出，从而制止了深层网络中的梯度消散或梯度爆炸问题。
  
• 层归一化则通过对每一层的输入进行归一化处置处罚，使得模子的每一层都能够在相似的尺度上工作，进一步提高了模子的稳固性和性能。
  

5. 输出层

• GPT-2的输出层通常包罗一个线性层（Linear Layer）和一个Softmax层，用于将Decoder层的输出映射到词汇表上的概率分布。
  
• 通过这种方式，GPT-2可以根据输入的上文天生对应的下文单词，从而实现文本天生任务。