ChatGPT的底层核心概念

1.1 词嵌入

词嵌入是一种将单词或文本转换为数字向量的技术。简单来说，它将自然语言中的词汇转换为计算机可以理解的形式，因为计算机无法直接理解单词或文本。例如，对于句子“The monkey is on the horse"，词嵌入技术可以将每个单词转换为一组数字，如下所示：

The: [0.1, 0.2, 0.3]
monkey: [0.4, 0.5, 0.6]
is: [0.7, 0.8, 0.9]
on: [0.2, 0.3, 0.4]
the: [0.5, 0.6, 0.7]
horse: [0.8, 0.9, 1.0]

上述示例中，每个单词用3个数值表示，可以将其理解成三维空间中对应的x、y、z坐标。通过这些坐标，计算机就可以理解和处理每个单词了。

1.2 Transformer

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，由Vaswani等人于2017年提出。与传统的RNN和LSTM等循环神经网络相比，Transformer可以并行处理序列中的所有元素，从而提高计算效率。此外，自注意力机制使得Transformer能够捕捉长距离依赖关系，提高模型在处理序列数据时的性能。

Transformer主要由编码器和解码器两部分组成。下面通过一个简单的例子来理解它们。

假设我们想让计算机将英文翻译成中文，比如将“I love you“翻译成”我爱你“。这个过程可以分为以下两个步骤。

（1）编码器负责理解输入的英文句子。它会将英文句子转换为一种编码形式，捕捉其中的关键信息和语义关系，并将编码后的信息传递给解码器。

（2）解码器根据编码器提供的信息，生成对应的中文句子。它会逐个生成中文字词，同时参考编码器提供的信息来确定翻译的准确性。

这里大家可能会有疑问：为什么不直接将输入与输出进行映射呢？借助类似于英汉/汉英词典这样的工具，直接将英文输入映射到中文输出，这种做法有什么问题吗？众所周知，一个英文单词往往会对应多个中文意思，在翻译句子时具体应该采用哪个含义，需要根据上下文来确定，直接映射显然不可取。

1.3 自注意力机制

**自注意力机制（self-attention mechanism)**是Transformer架构的核心组成部分。它关注序列中不同位置的信息，以便捕捉这些信息之间的关系。它可以帮助模型理解文本中的上下文关系，以及哪些词与其他词之间的关系更重要。

举个例子，在“The girl went to the store and bought some fruits"这个句子中，“girl“和”bought“之间有很强的关联，因为是女孩购买了水果。自注意力机制可以帮助模型发现这种关系，并为模型的理解和结果生成提供帮助。

该机制的大致流程如下：

（1）输入：模型接收一个单词序列，如”I love playing football“。

（2）向量化：每个单词被转换成一个向量表示。这些向量被称为词嵌入（word embeddding），它们捕捉了单词的语义信息。

（3）计算权重：模型会计算输入序列中每个单词与其他单词的关联权重。权重越高，表示两个单词之间的关系越密切。这些权重是通过计算单词向量之间的相似性得出的。

（4）加权和：模型将计算出的权重应用于输入单词的向量表示，生成一个加权和向量。这个加权和向量捕捉了输入序列中所有单词的上下文信息。

（5）输出：加权和向量被送入后续的网络层进行处理，最终生成模型的输出。

以上是简化版的流程，在实际应用中真正的流程要比这复杂的多，会涉及多层嵌套多问题，这里仅作简单的了解。

1.4 预训练与微调

1.4.1 预训练

预训练阶段是模型训练的第一阶段，也称无监督训练阶段。监督学习和无监督学习是两种常用的机器学习算法。监督学习会给模型一些参考，比如在流失预测模型中，会告诉模型哪些用户是流失用户，哪些不是。无监督学习则不会给模型参考，而是让模型自己学习，比如给出一批用户，让模型自己根据这些用户的特征将用户分成几类。

在预训练阶段，GPT模型会收集现实中的大量文本数据，包括网页、书籍等的内容，然后使用这些数据进行训练，以学习语言的基本结构、语法和语义信息。说得更直白一点，就是让模型学习人类平常是怎么讲话的，不同词的含义是什么，不同词的组合是什么样的。预训练的目的是让模型学会捕捉语言的基本知识和模式，从而为后续的微调提供良好的初始权重。预训练后的模型通常被称为基础模型（base model)。