北京科技网站建设公司图书大厦网站建设报告
原文链接：https://www.cnblogs.com/yifanrensheng/p/13167796.html
一、GPT简介
1.1 背景
目前大多数深度学习方法依靠大量的人工标注信息，这限制了在很多领域的应用。此外，即使在可获得相当大的监督语料情况下，以无监督学习的方式学到的表示也可以提供显着的性能提升。到目前为止，最引人注目的证据是广泛使用预训练词嵌入来提高一系列NLP任务的性能。
1.2 简介
GPT主要出论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》，GPT 是"Generative Pre-Training"的简称，从名字看其含义是指的生成式的预训练。
GPT 采用两阶段过程，第一个阶段是利用语言模型进行预训练（无监督形式），第二阶段通过 Fine-tuning 的模式解决下游任务（监督模式下）。
回到顶部
二、GPT模型概述
2.1 第一阶段
上图展示了 GPT 的预训练过程，其实和 ELMO 是类似的，主要不同在于两点：
特征抽取器不是用的 RNN，而是用的 Transformer，上面提到过它的特征抽取能力要强于 RNN，这个选择很明显是很明智的；
ELMO使用上下文对单词进行预测，而 GPT 则只采用 Context-before 这个单词的上文来进行预测，而抛开了下文。
GPT 使用 Transformer 的 Decoder 结构，并对 Transformer Decoder 进行了一些改动，原本的 Decoder 包含了两个 Multi-Head Attention 结构，GPT 只保留了 Mask Multi-Head Attention，如下图所示。
2.2 第二阶段
上面讲的是 GPT 如何进行第一阶段的预训练，那么假设预训练好了网络模型，后面下游任务怎么用？它有自己的个性，和 ELMO 的方式大有不同。
上图展示了 GPT 在第二阶段如何使用。
对于不同的下游任务来说，本来你可以任意设计自己的网络结构，现在不行了，你要向 GPT 的网络结构看齐，把任务的网络结构改造成和 GPT 的网络结构是一样的。
在做下游任务的时候，利用第一步预训练好的参数初始化 GPT 的网络结构，这样通过预训练学到的语言学知识就被引入到你手头的任务里来了，这是个非常好的事情。再次，你可以用手头的任务去训练这个网络，对网络参数进行 Fine-tuning，【类似图像领域预训练的过程】
那怎么改造才能靠近 GPT 的网络结构呢？
GPT 论文给了一个改造施工图如上：
对于分类问题，不用怎么动，加上一个起始和终结符号即可；
对于句子关系判断问题，比如 Entailment，两个句子中间再加个分隔符即可；
对文本相似性判断问题，把两个句子顺序颠倒下做出两个输入即可，这是为了告诉模型句子顺序不重要；
对于多项选择问题，则多路输入，每一路把文章和答案选项拼接作为输入即可。从上图可看出，这种改造还是很方便的，不同任务只需要在输入部分施工即可。
2.3 效果
在GPT出来之时：效果是非常令人惊艳的，在 12 个任务里，9 个达到了最好的效果，有些任务性能提升非常明显。
回到顶部
三、GPT模型解析
GPT 训练过程分为两个部分，无监督预训练语言模型和有监督的下游任务 fine-tuning。
3.1 预训练语言模型
给定句子 U=[u1, u2, ..., un]，GPT 训练语言模型时需要最大化下面的似然函数。
文章中使用的是多层Transformer的decoder的语言模型。这个多层的结构应用multi-headed self-attention在处理输入的文本加上位置信息的前馈网络，输出是词的概念分布。
h0 表示GPT 的输入，Wp 是单词位置的 Embedding，We 是单词的 Embedding。得到输入 h0 之后，需要将 h0 依次传入 GPT 的所有 Transformer Decoder 里，最终得到 ht。最后送到softmax得到 ht 再预测下个单词的概率。
用V表示词汇表大小，L表示最长的句子长度，dim 表示 Embedding 维度，则 Wp 是一个 L×dim 的矩阵，We 是一个V×dim 的矩阵。
3.2 下游任务 fine-tuning
GPT 经过预训练之后，会针对具体的下游任务对模型进行微调。微调的过程采用的是有监督学习，训练样本包括单词序列 [x1, x2, ..., xm] 和 类标 y。GPT 微调的过程中根据单词序列 [x1, x2, ..., xm] 预测类标 y。
Wy 表示预测输出时的参数，微调时候需要最大化以下函数。
GPT 在微调的时候也考虑预训练的损失函数，所以最终需要优化的函数为：
回到顶部
四、总结
GPT 预训练时利用上文预测下一个单词，ELMO和BERT （下一篇将介绍）是根据上下文预测单词，因此在很多 NLP 任务上，GPT 的效果都比 BERT 要差。但是 GPT 更加适合用于文本生成的任务，因为文本生成通常都是基于当前已有的信息，生成下一个单词。
优点
RNN所捕捉到的信息较少，而Transformer可以捕捉到更长范围的信息。
计算速度比循环神经网络更快，易于并行化
实验结果显示Transformer的效果比ELMo和LSTM网络更好
缺点
对于某些类型的任务需要对输入数据的结构作调整
对比bert，没有采取双向形式，削弱了模型威力