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自然语言生成:OpenAIGPT:GPT模型的微调与个性化
1理解GPT模型
1.1GPT模型简介
GPT(GenerativePre-trainedTransformer)模型是由OpenAI在2018年首次
提出的,它是一种基于Transformer架构的预训练语言模型。GPT模型通过无监
督的方式在大量文本数据上进行预训练,学习到语言的通用表示,然后可以在
特定的自然语言处理任务上进行微调,以达到更佳的性能。GPT模型的出现,
标志着自然语言处理领域从基于规则和统计的方法,转向了基于深度学习的预
训练模型时代。
1.2GPT模型的工作原理
GPT模型的核心是Transformer架构,它摒弃了传统的循环神经网络(RNN)
和卷积神经网络(CNN),采用了自注意力机制(Self-AttentionMechanism)来
处理序列数据。自注意力机制允许模型在处理序列中的每个位置时,考虑整个
序列的信息,而不仅仅是前一个或后一个位置的信息。这种机制使得模型能够
并行处理序列,大大提高了训练效率。
1.2.1自注意力机制示例
importtorch
importtorch.nnasnn
classSelfAttention(nn.Module):
def__init__(self,embed_size,heads):
super(SelfAttention,self).__init__()
self.embed_size=embed_size
self.heads=heads
self.head_dim=embed_size//heads
assert(self.head_dim*heads==embed_size),Embedsizeneedstobedivisiblebyheads
self.values=nn.Linear(self.head_dim,self.head_dim,bias=False)
self.keys=nn.Linear(self.head_dim,self.head_dim,bias=False)
self.queries=nn.Linear(self.head_dim,self.head_dim,bias=False)
self.fc_out=nn.Linear(heads*self.head_dim,embed_size)
defforward(self,values,keys,query,mask):
1
N=query.shape[0]
value_len,key_len,query_len=values.shape[1],keys.shape[1],query.shape[1]
#Splittheembeddingintoself.headsdifferentpieces
values=values.reshape(N,value_len,self.heads,self.head_dim)
keys=keys.reshape(N,key_len,self.heads,self.head_dim)
queries=query.reshape(N,query_len,self.heads,self.head_dim)
values=self.values(values)
keys=self.keys(keys)
queries=self.queries(queries)
energy=torch.einsum(nqhd,nkhd-nhqk,[queries,keys])
#queriesshape:(N,query_len,heads,heads_dim),
#keysshape:(N,key_len,heads,heads_dim)
#energy:(N,heads,query_len,key_len)
ifmaskisnotNone:
energy=energy.masked_fill(mask==0
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