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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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