本文主要是介绍深入解析Transformer:大模型核心技术揭秘,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
在大模型发展历程中,有两个比较重要点:第一,Transformer 架构。它是模型的底座,但 Transformer 不等于大模型,但大模型的架构可以基于 Transformer;第二,GPT。严格意义上讲,GPT 可能不算是一个模型,更像是一种预训练范式,它本身模型架构是基于 Transformer,但 GPT 引入了“预测下一个词”的任务,即不断通过前文内容预测下一个词。之后,在大量的数据上进行学习才达到大模型的效果。
之所以说 Transformer 架构好,是因为 Transformer 能够解决之前自然语言处理中最常用的 RNN 的一些核心缺陷,具体来看:一是,难以并行化,反向传播过程中需要计算整个序列;二是,长时依赖关系建模能力不够强;三是,模型规模难以扩大。
那么,Transformer 具体是如何工作的?
首先,是对输入进行标识符化,基于单词形式,或字母,或字符子串,将输入文本切分成几个 token,对应到字典中的 ID 上,并对每个 ID 分配一个可学习的权重作为向量表示,之后就可以针对做训练,这是一个可学习的权重。
在输入 Transformer 结构之后,其核心的有自注意力模块和前向传播层。而在自注意力模块中,Transformer 自注意力机制建模能力优于 RNN 序列建模能力。因此,有了 Transformer 架构后,基本上就解决了运行效率和训练很大模型的问题。
基于 Transformer 架构的主流语言大模型主要有几种:
一是,自编码模型,如 BERT,简单讲就是给到一句话,然后把这句话的内容挖空,当问及挖空的内容时,就把内容填回去,这其实是典型地用来做一个自然语言理解的任务,但做生成任务是非常弱的;
二是,自回归模型,如 GPT,它是通过不断地预测下一个词,特点是只能从左到右生成,而看不到后面的内容。GPT-1 最后接了一个 Linear 层做分类或选题题等任务,到了 GPT-2 ,已经将一些选择任务或者分类任务全部都变成文本任务,统一了生成的范式;
三是,编码器-解码器模型,如 T5,它的输入和输出是分为比较明显的两块内容,或者是问答式,或者序列到序列的转换型的任务;
四是,通用语言模型,如 GLM,该模型结合了自回归和自编码两种形式的模型,举个例子,“123456”是一串输入的序列,现在把 “3”、“5”、“6” 挖空,让模型去学习,那么,挖空以后换成一个 “ mask token” 告诉模型这个地方遮掉了一些内容,现在需要去预测出来遮掉的内容。
与 BERT 不同的是,GLM 把自回归和自编码方式进行结合后,挖出来的内容直接拼到了文本的后面,然后加上一个 “ start token”,告诉模型现在是开始生成了,开始做填空任务了,然后把标准答案 “5”、“6” 放在 “ star token”后面让它去预测,直到预测到 “end token”,它就知道这个填空已经结束了。这个过程称为自回归填空式的任务,整个计算流程还是自回归式,但它不断预测下一个词,既实现了填空的功能,又能看到上下文内容。此外,相比于 GPT 模型,GLM 采用了一个双向注意力的机制。
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