本篇博客將從技術(shù)角度介紹三種模型的工作原理、輸入輸出和一些訓(xùn)練技巧領(lǐng)域，不涉及復(fù)雜的公式，注重向想了解AI算法的非專業(yè)人士深入且通俗地解析人工智能背后的科學(xué)原理。
近年來，Transformer、BERT和GPT大模型成為自然語言處理領(lǐng)域的三個重要技術(shù)，它們以其強大的模型能力和良好的表現(xiàn)在自然語言處理任務(wù)中得到了廣泛的應(yīng)用。用三句簡短的話分別概括就是：
① Transformer使用自注意力機制進行編碼和解碼，能夠處理長序列數(shù)據(jù)；
② BERT使用掩碼語言模型和下一句預(yù)測任務(wù)進行訓(xùn)練，能夠在不同的自然語言處理任務(wù)中取得良好的效果；
③ GPT大模型是一種基于自回歸模型的語言模型，能夠生成連貫、自然的文本內(nèi)容。
下面我將從更深入的角度通俗易懂地介紹一下上述三個模型，包括使用的組件、訓(xùn)練技巧、輸入輸出等方面，并給出形象的比喻。
這里提到了一個新的名詞：“注意力機制”，那么什么是自注意力機制呢？
簡單理解就是一種能夠在序列中捕捉每個位置之間相對關(guān)系的機制。自注意力機制可以用于學(xué)習詞之間的依賴關(guān)系，從而更好地理解和生成自然語言。什么？還是不懂？
這么說吧，我們可以把序列中的每個元素簡單地比喻成珠子，自注意力機制就像是一個拼珠子的游戲。在這個游戲中，每個珠子都要考慮和其他珠子的關(guān)系，以確定自己在整個模型中的重要性。
具體來說，我們可以讓每個珠子和其他珠子進行比較，計算它們之間的相似度。相似度高的珠子就會獲得更高的權(quán)重，表示它們在序列中更為重要。
這個過程就像是每個珠子在考慮自己周圍的珠子時，會對跟自己相似度更高的珠子給予更多的注意力。
最終，所有珠子都會根據(jù)它們的權(quán)重被重新組合，形成一個新的序列表示。這個表示會保留序列中每個珠子的信息，但是會把更多的注意力放在那些與其他珠子有更緊密關(guān)系的珠子上。
Transformer簡易工作原理圖 圖源網(wǎng)絡(luò)
點積注意力機制 和 多頭注意力機制 圖源網(wǎng)絡(luò)
BERT的特點在于它可以雙向地處理輸入序列，從而更好地捕捉上下文中的語義信息。BERT模型的輸入是兩個序列，一個序列作為模型的輸入，另一個序列作為模型的輸出，模型需要判斷這兩個序列是否相互關(guān)聯(lián)。這個過程被稱為下一句預(yù)測任務(wù)。此外，BERT還使用了掩碼語言模型，其中模型在輸入序列中隨機地掩蓋一些單詞，并要求模型預(yù)測這些被掩蓋的單詞。這個訓(xùn)練任務(wù)有助于模型更好地理解語言中的上下文信息。
什么是掩碼技術(shù)？專業(yè)術(shù)語叫做masking。
簡單理解就是，這種masking的訓(xùn)練技巧可以理解為在做一種語言填空練習，就像我們在學(xué)校里做英語完型填空題一樣。
在這種練習中，Bert會隨機選擇一些文本中的詞匯并進行屏蔽，就像把填空題的空格用一條橫線代替一樣。然后，Bert需要根據(jù)上下文和語法規(guī)則來猜測被屏蔽的詞匯，就像我們需要根據(jù)句子的意義和語法規(guī)則來猜測填空題的答案一樣。經(jīng)過不斷的反復(fù)練習，Bert就變成了一個無情的做題狂魔。
這樣Bert就能更好地理解和表示文本的含義。此外，由于在屏蔽詞匯時需要隨機選擇，這也可以幫助Bert更好地應(yīng)對文本中出現(xiàn)的不同詞匯和語言變化，增強其泛化能力。
BERT masking
GPT的特點在于它能夠自動地生成自然語言文本，可以用于文本生成、對話系統(tǒng)等任務(wù)。它采用了無監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練方法，不需要人工標注的數(shù)據(jù)，可以更好地利用現(xiàn)有的大規(guī)模文本語料庫。
它的獨特之處在于它具有非常大的參數(shù)量和深度，能夠?qū)W習到更多的語言知識，并生成更加自然的文本。
GPT模型的輸入是一個文本序列，目標是生成與輸入序列相關(guān)的下一個單詞或單詞序列。在GPT中，每個單詞的表示都是通過自回歸模型計算得到的，這個模型會考慮前面所有的單詞，以及它們對應(yīng)的位置，來預(yù)測下一個單詞。
那么什么是自回歸？
簡單理解就是想象這么一副畫面、
一個人在拍連環(huán)畫，每一頁連環(huán)畫都是前一張連環(huán)畫的延續(xù)。也就是說，人需要看前一張畫才能知道該畫什么內(nèi)容。類似地，自回歸模型中的每個時間點都需要前一個時間點的信息才能計算出當前時間點的輸出值。
就像拍連環(huán)畫一樣，自回歸模型中各個時間點之間存在著緊密的聯(lián)系和依賴關(guān)系，這種聯(lián)系在預(yù)測時間序列數(shù)據(jù)時非常有用。
總之，Transformer、BERT和GPT大模型是自然語言處理領(lǐng)域中的三個重要技術(shù)，它們的出現(xiàn)為自然語言處理任務(wù)的解決提供了新的思路和方法。
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