Are You an AI Language Model Creator? Create Your Own L
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
GPT-3(Generative Pretrained Transformer 3)是一个可以生成文本序列的神经网络模型，它由OpenAI自行研发并开源，其能够理解、生成和理解自然语言。它在生成文本的同时也学会了推断上下文关系，具有极高的自然语言理解能力。它已经被应用到许多领域中，包括对话系统、自动摘要、语言模型训练等方面。为了更好地理解GPT-3模型，本文将从基本概念、具体算法和操作流程三个角度出发，探讨如何利用GPT-3模型生成自己的语言模型。文章将结合实际案例，通过具体代码实例和解释说明的方式，展示如何使用GPT-3模型训练自己的数据集，并生成自己的语言模型。最后还将回顾一下未来的发展方向，探讨GPT-3模型的潜在挑战，提升下一步研究的方向。
2.基本概念与术语说明
2.1 GPT-3模型概述
GPT-3模型是在浅层语言模型和深度学习技术的基础上产生的。它的主要特点如下:
- 对话系统:GPT-3模型被设计用于生成对话系统，能够进行文本分析、理解、生成、推断等功能。
- 生成能力强:GPT-3模型的生成能力强，它在语法上、逻辑上、语义上都没有明显的限制，能创造出新颖、真实、独特的语言风格。
- 基于注意力机制:GPT-3模型采用基于注意力机制的自回归生成模型，能够学习到输入序列的信息，并使用这种信息来预测输出序列中的每一个元素。
2.2 概率计算和机器学习
GPT-3模型的生成过程遵循一种叫做条件概率模型的统计学习方法。所谓的条件概率模型，就是指给定某些已知变量的值，当其他变量的值固定时，另外一些变量出现的概率分布情况。在统计学习过程中，使用极大似然估计或其他优化算法寻找模型参数使得似然函数最大化。对于一个给定的输入序列X=(x1, x2,..., xn)，生成器GPT-3模型根据输入序列X生成输出序列Y=(y1, y2,..., ym)。那么如何理解GPT-3模型对给定的输入序列X的生成过程呢？其生成过程可以分为两个阶段：推理阶段和评价阶段。
2.2.1 推理阶段
首先，GPT-3模型需要将输入序列X转化成隐含状态向量H。假设H表示输入序列X的语义特征，那么如何计算隐含状态向量H呢？GPT-3模型采用transformer（也称为self-attention）架构，它由多个子层组成，每个子层都包括一个multi-head attention模块和一个position-wise feedforward neural network。
其中，multi-head attention模块负责计算输入序列中不同位置之间的相关性。GPT-3模型使用的attention模块是scaled dot-product attention，即查询Q、键K、值V分别与查询序列Q、键序列K、值的序列V进行缩放，然后求点积后再进行权重归一化得到注意力得分，最后将得到的注意力得分与V拼接得到新的输出。
然后，GPT-3模型需要根据隐含状态向量H生成输出序列Y。这里面涉及到另一个重要的组件——语言模型。语言模型负责给定条件序列Y和它的历史序列X，预测未来出现的词。GPT-3模型的语言模型基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它是一个双向Transformer，既可以编码输入序列，又可以解码输出序列。在解码过程中，语言模型不仅使用前面的隐含状态向量H作为输入，还可以使用上一步的输出作为输入，形成对齐。因此，GPT-3模型可以充分利用输入序列的上下文信息来生成输出序列。
2.2.2 评价阶段
GPT-3模型的生成过程可以看作是一次搜索任务。搜索过程包括生成阶段和检索阶段两步。生成阶段包括生成参数θ、隐含状态向量H和模型概率PθH，其中θ是模型的参数，H是输入序列X对应的隐含状态向量，PθH则代表当前状态下，模型输出序列Y的概率。检索阶段则根据当前生成出的候选序列，计算每个序列的分数，选择分数最高的一个输出序列作为最终结果。因此，GPT-3模型的训练目标是最大化模型生成序列的概率。
2.3 数据集与训练
在实际使用GPT-3模型之前，首先需要准备数据集。数据集通常包含若干个文本文件，每个文件里面都是一条输入序列或者一条输出序列。这些文本文件可以来自于各种来源，如网络爬虫、维基百科等，也可以通过其他方式构造，比如手写、自动生成等。一般来说，数据集越大，训练过程就越稳定准确。但是，GPT-3模型的训练速度非常快，不需要很多数据，所以现有的开源数据集往往不能满足要求。因此，如何构造适合GPT-3模型训练的数据集尤为关键。
GPT-3模型训练的时候，需要用到的超参数很多，比如batch size、learning rate、training steps、sequence length等。除了这些参数外，还有一些很重要的训练策略，比如数据增广、early stopping、warmup stage等。除此之外，还可以通过多种方式加速模型训练，如分布式训练、蒸馏训练、模型压缩等。
最后，如何衡量GPT-3模型的质量是一个关键的问题。目前普遍使用的评价标准有BLEU、ROUGE、Perplexity等，它们各自有不同的优缺点。BLEU是一种改进版的ROUGE，它能够检测到连贯性、流畅性、叙述性等方面的问题，可以用来衡量生成文本的语言质量。Perplexity是语言模型困惑度，它是一个正交指标，它反映了模型对输入序列的预测的难易程度。
3.具体操作步骤以及数学公式讲解
3.1 模型介绍
GPT-3模型由 transformer 组成，其结构类似于标准 transformer 的 encoder-decoder，其编码器包括 n=12 个相同的层，解码器也包括 n=12 个相同的层。对于每一层，encoder 和 decoder 都有两个 sublayer。第一个 sublayer 是 self-attn，第二个 sublayer 是 position-wise feed forward networks (FFN)。由于 GPT-3 模型本身不具有记忆功能，因此不支持单轮推理。GPT-3 模型的生成任务使用了 beam search 方法，将候选翻译结果集中到相似的结果中，作为最终的翻译结果。
3.1.1 Attention 技术
Attention（注意力）是 GPT-3 中引入的一个非常重要的模块，它通过关注输入文本中的关键词来决定模型应该关注哪些句子片段，从而生成文本。Attention 可以被认为是一种抽象空间，把输入文本映射到一个向量空间中，使得模型能够识别输入文本中的不同单元之间复杂的关联性。Attention 的计算公式如下图所示：
3.1.2 FFN 技术
FFN（Feed Forward Networks，前馈网络）是一种常用的神经网络，它接受一个输入向量，通过一些线性变换，然后通过非线性激活函数，再传给输出层，最后得到输出向量。FFN 通常用来处理短期依赖关系，并且有着良好的收敛性。GPT-3 使用的是基于 LSTM 的 FFN 模块，如下图所示：
3.1.3 transformer 架构
GPT-3 中的 transformer 结构由 encoder 和 decoder 两部分组成，每个部分又由多个相同的层（sublayer）构成。在 encoder 中，sublayers 的数量是 12；在 decoder 中，sublayers 的数量也是 12。每一层包括两个 sublayers ，第一个是 multi-head self-attention，第二个是 position-wise fully connected feedforward network （也就是 FFN）。Encoder 在过渡过程中将序列向量化为固定长度的向量，如词向量，而 Decoder 将文本向量化为可变长度的向量，通常使用上下文窗口。
3.1.4 模型性能
GPT-3 模型在文本生成任务上的表现逐渐超过了传统的 seq2seq 模型。在阅读理解任务上，GPT-3 比 BERT 更优秀，BERT 只是使用了额外的预训练任务来获得词嵌入。在 NLU（Natural language understanding）任务上，GPT-3 的性能明显优于人类水平。
4.代码实例和解释说明
4.1 数据集构建
构造语言模型训练的数据集一般分为以下几个步骤：
- 收集数据: 首先收集包含足够数量的带标签数据，用于训练语言模型和微调模型。例如，你可以使用公开数据集或者手动编写样本。
- 清洗数据: 通过删除杂乱无章的文本，以及移除低质量的数据，来获得干净且有用的训练数据。
- 分割数据: 划分数据集，以便于模型能够充分利用数据。可以随机分割数据集，也可以按照比例划分数据集。
- 创建词典: 通过将文本转换为唯一标识符的整数序列，创建词典。词典可以根据词频，按序号排序，或者使用别的策略创建。
- 数据格式转换: 根据模型的输入需求，对数据进行格式转换。例如，将文本转换为序列化整数序列，或者将文本转换为词向量。
- 数据增强: 通过使用数据生成技术，对原始数据进行增强，提升模型的泛化能力。例如，翻转、插入、替换数据样本。
4.2 数据集加载与处理
加载数据集后，我们可以将其划分为训练集、验证集、测试集。
import torch
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") # tokenizer 为GPT-2 tokenizer
def load_dataset():
# Load data and preprocess data here...
pass
代码解读4.3 数据集加载
使用 DataLoader 来加载数据集，并打包数据集。
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
class TextDataset(Dataset):
def __init__(self, X, Y, max_len):
super().__init__()
self.input_ids = []
for text in X:
encoded_dict = tokenizer.encode_plus(
text,
add_special_tokens=True,
padding='max_length',
truncation=True,
max_length=max_len,
return_tensors='pt'
)
input_id = encoded_dict['input_ids'][0]
self.input_ids.append(input_id)
self.labels = []
for text in Y:
encoded_dict = tokenizer.encode_plus(
text,
add_special_tokens=True,
padding='max_length',
truncation=True,
max_length=max_len,
return_tensors='pt'
)
label = encoded_dict['input_ids'][0][1:] # ignore [CLS] token
self.labels.append(label)
def __getitem__(self, idx):
return {
'input_ids': self.input_ids[idx],
'labels': self.labels[idx]
}
def __len__(self):
return len(self.input_ids)
train_loader = DataLoader(TextDataset(*load_dataset()), batch_size=16, shuffle=True)
代码解读4.4 模型定义
GPT-3 的模型由 transformer 组成，其结构类似于标准 transformer 的 encoder-decoder，其编码器包括 n=12 个相同的层，解码器也包括 n=12 个相同的层。对于每一层，encoder 和 decoder 都有两个 sublayer。第一个 sublayer 是 self-attn，第二个 sublayer 是 position-wise feed forward networks (FFN)。由于 GPT-3 模型本身不具有记忆功能，因此不支持单轮推理。GPT-3 模型的生成任务使用了 beam search 方法，将候选翻译结果集中到相似的结果中，作为最终的翻译结果。
import torch.nn as nn
from transformers import GPT2Config, GPT2Model
class GPTHyperParams:
def __init__(self):
self.num_hidden_layers = 12
self.vocab_size = 50257
self.embedding_dim = 768
self.num_attention_heads = 12
hyperparams = GPTHyperParams()
class GPT3Model(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
config = GPT2Config(
vocab_size=hyperparams.vocab_size,
hidden_size=hyperparams.embedding_dim,
num_hidden_layers=hyperparams.num_hidden_layers,
num_attention_heads=hyperparams.num_attention_heads,
output_attentions=False, # set to True if you want the attentions weights returned
)
self.model = GPT2Model(config)
def forward(self, inputs, labels=None):
outputs = self.model(inputs, labels=labels) # outputs contains logits of next word prediction and attentions weights when training or None otherwise
logits = outputs[0]
return logits
代码解读4.5 训练模型
import torch
import torch.optim as optim
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print("Using device:", device)
model = GPT3Model().to(device)
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5, eps=1e-8)
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
total_steps = len(train_loader)
model.train()
for i, sample in enumerate(train_loader):
inputs = sample["input_ids"].to(device)
labels = sample["labels"].to(device)
optimizer.zero_grad()
loss = nn.CrossEntropyLoss()(logits[:, :-1], labels[:, 1:]) # calculate cross entropy loss ignoring [CLS] token
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 10 == 9: # print every 10 mini-batches
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 10))
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
torch.save(model.state_dict(), "./gpt3.pth")
代码解读4.6 测试模型
test_loader = DataLoader(TextDataset(*load_test_set()), batch_size=16)
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for sample in test_loader:
inputs = sample["input_ids"].to(device)
labels = sample["labels"].to(device)
outputs = model(inputs)[0].argmax(-1).tolist()
predicted_labels = list(map(lambda x: ''.join([chr(i) for i in x]).replace('\u0120', '').strip(), outputs))
correct += sum([(predicted_label == label_text.lower()) for predicted_label, label_text in zip(predicted_labels, labels)])
total += len(outputs)
accuracy = correct / total * 100.0
print("Test Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy))
代码解读5.未来发展方向与挑战
当前，GPT-3 的模型已经可以生成自然语言文本。随着 GPT-3 的不断进步，GPT-3 会越来越好地服务于各种领域。近年来，GPT-3 模型已经应用到了包括 NLP、对话系统、图像和视频生成、机器翻译等多个领域。GPT-3 模型正在迅速发展，它的出现促使更多的人认识到自然语言生成领域的巨大潜力。GPT-3 有很多局限性，但它也已经突破了语言模型的瓶颈，成为了通用语言模型的先驱者。
虽然 GPT-3 模型已经取得了令人惊艳的成果，但它也存在着诸多局限性。首先，GPT-3 模型的生成结果与训练数据的质量息息相关。如果训练数据质量差，则生成的结果也会差。第二，GPT-3 模型对于长文本的生成有局限性。第三，GPT-3 模型存在着时延性，在处理较长文本时，可能会遇到严重的性能问题。第四，GPT-3 模型的训练需要大量的算力资源。
未来，GPT-3 模型将继续进步，解决以上这些问题。首先，GPT-3 将提出更先进的训练策略，比如 Transfer Learning，Pre-Training，或 Adversarial Training。其次，GPT-3 将引入多样性感知机制，将当前模仿学习理论中的对抗学习引入到 GPT-3 模型中，用以提升模型的健壮性和鲁棒性。最后，GPT-3 模型将面临着多轮推理问题，即使使用 beam search 方法，仍可能存在较大的错误率。