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徒手实现GPT:其实真的很简单
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代码链接:https://github.com/GenTang/regression2chatgpt/blob/zh/video/char_gpt.ipynb 大语言模型这个商业术语正如其名,强调了这类模型的一个共同特点,那就是“大”。这主要体现在三个方面:首先,这类模型拥有大规模的模型参数,其数量级通常在数十亿到数千亿之间;其次,为了训练这些模型,需要大规模的数据集,语料库的总长度常常达到万亿级别;最后,由于前两个因素的影响,训练这些模型的成本也相当巨大。2023年,从零开始训练一个最先进的大语言模型需要数千台专业服务器,花费高达数百万美元。 从技术角度看,大语言模型并没有一个明确的定义。通常,它指的是包含注意力机制且用于自然语言处理的神经网络模型。尽管不同的大语言模型在结构上存在较大差异,但从发展历史来看,它们都有一个共同的祖先:Transformer。 Transformer模型具备完整的编码器和解码器结构,因此通常应用于序列到序列模式。从注意力的角度来看,它包含3种不同类型的注意力机制,分别是双向注意力,用于编码器;单向注意力,用于解码器;以及交叉注意力,用于编码器和解码器的协同工作。复杂的结构提高了模型在翻译等任务中的性能,也使它的应用范围受到限制。为了更广泛地应用这一架构,出现了两种不同的改进和简化方式:一种是仅使用编码器部分(只包含双向注意力),通常用于自编码模式,最著名的代表是BERT;另一种是只包含解码器部分(只包含单向注意力),通常用于自回归模式,其中最著名的是GPT。 就结构而言,以GPT为代表的单向注意力模型是最简单的,在工程处理和训练数据准备方面也最为便捷。也许正因如此,这类模型取得了最引人瞩目的成就。因此,本视频的讨论重点是这类模型的经典代表:GPT-2。从实用角度来看,尽管存在更卓越的单向注意力模型,但它们通常规模巨大,难以在普通的家用计算机上运行,更不用说训练了。相比之下,GPT-2的规模适中,适合在家用计算机上运行,我们可以下载、使用或修改该模型,以便更好地理解其原理。(但要注意,最好在配备GPU的服务器上进行模型训练,在家用计算机上训练模型可能需要非常长的时间)。 本视频将从零开始构建GPT-2模型,帮助读者深入理解模型的关键结构和实现技巧。由于大语言模型在结构上有一些相似之处,在掌握了GPT-2的实现方法后,也就具备了实现其他大语言模型的能力。这些内容是理解大语言模型的关键,也是人工智能和深度学习的前沿内容,欢迎对大家多多支持。
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