使用RPA通过GPT大模型AI Agent自动执行业务流程任务企业级应用开发实战：3. GPT模型的基础知识

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1.背景介绍

什么是GPT？GPT全称为“Generative Pre-trained Transformer”，它是一个基于transformer架构的预训练模型，它的目标是生成高质量文本。是由OpenAI自研的语言模型。

GPT模型背后的基本思想是用数据驱动的方式进行语言建模。所谓的数据驱动，就是对语料库进行训练，然后将这个语料库作为模型的输入，模型会根据语料库中的数据学习如何生成新的、类似于真实数据的文本。这样就能根据输入的条件生成不同类型的文本，例如对话机器人、聊天机器人、文章阅读理解等。

在最近的开源领域，越来越多的人开始研究如何利用GPT模型进行企业级应用开发。例如，在实体识别、信息抽取、数据分析、供应链管理、客户服务、知识问答、文档摘要、情感分析、翻译、内容推荐等方面都可以运用到GPT模型。而且由于GPT模型拥有足够强大的生成能力，可以通过微调或调整参数的方式进一步提升模型的性能。因此，越来越多的人开始将GPT模型用于实际的业务流程自动化场景。

本文将从以下几个方面进行深入探讨：

  1. GPT模型的基本原理和原型。
  2. GPT模型与深度学习的关系。
  3. GPT模型的一些优点。
  4. GPT模型的一些缺点。
  5. 用GPT模型实现复杂业务流程自动化的方法。

2.核心概念与联系

1. transformer与GPT

GPT模型就是一种基于transformer架构的预训练模型。transformer模型的主要特点是自回归(self-attention)机制，使得模型能够捕获全局信息并且并行处理输入序列。在这样的背景下，GPT采用了一种更为复杂的模型结构——“编码器-解码器”（encoder-decoder）框架。这种框架包括一个编码器模块用来获取输入序列的表示，另一个解码器模块用来根据编码器输出生成输出序列。图1展示了GPT模型的整体结构。


图1. GPT模型结构示意图

如上图所示，GPT模型包括编码器和解码器两部分。编码器接收输入序列，通过一系列的transformer层将其编码为固定长度的向量表示；解码器通过重复循环的方式，利用编码器输出和当前状态生成下一个词或者短语。其中，编码器和解码器均采用了transformer架构。

2. 大模型与小模型

GPT模型的大小和效果之间存在一个权衡。为了能够训练更加复杂的模型，一些模型使用了更大的模型架构，比如Google采用了更大的模型——EleutherAI/gpt-j-6B。但是，这些模型的训练时间也变得更长。另外，一些模型使用了更小的模型架构，比如GPT-2、GPT-3，它们的参数数量和计算量都更少，但它们的性能却不及GPT模型。综合来说，GPT模型是目前最成功的语言模型之一。

3. 生成模型与判别模型

在GPT模型中，存在两种基本类型：生成模型和判别模型。生成模型是指能够根据输入条件生成出输出文本，例如文本生成模型、图像描述生成模型、对话生成模型等。判别模型则是用来区分文本是否属于特定类别，例如文本分类模型、文本匹配模型、图片分类模型等。

判别模型需要解决的问题一般比较简单，例如对于给定的文本，判断其是否是垃圾邮件、正常邮件还是广告等。而生成模型更为复杂，其目的是能够通过大量数据学习得到一个复杂的概率分布函数，然后根据该分布函数采样得到新样本。例如，给定一个文本，生成模型可以生成一段与原始文本主题相关的内容。

4. 语言模型与词嵌入

GPT模型中的关键组件是语言模型和词嵌入。语言模型的作用是根据历史数据学习到概率分布，然后根据这个分布生成新的句子。对于输入文本，GPT模型会根据前面已知的上下文生成后续的词语。词嵌入的功能则是将每个单词映射到一个固定维度的连续空间中，使得模型能够将每个词的向量表示出来。

3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解

1. GPT模型的数学原理

GPT模型是一种生成模型，其生成过程可以看作一个无限长的文本序列的马尔可夫链（Markov Chain）。马尔可夫链是一个描述随机过程的马尔科夫过程（Markov Process），即给定当前时刻的状态，之后的一段时间内随机事件只与当前时刻的状态相关，与其他时刻的状态无关。根据马尔可夫链，GPT模型可以生成文本。

假设已有N个标记{t1, t2, …, tk}，其中ti代表第i个标记。GPT模型的训练过程可以认为是学习一个概率分布p(x)，其定义如下：

p(x) = p(xi|x1…xk−1) * p(x1) * p(x2) *... * p(xn), 1 ≤ i ≤ k

这里，p(xi|x1…xk−1)表示第i个标记依赖于第1到k-1个标记的条件概率；p(x1)、p(x2)、...、p(xn)分别表示第1个标记、第2个标记、...、第n个标记的先验概率。

那么，如何训练GPT模型呢？可以采用EM算法（Expectation Maximization Algorithm），也就是期望最大算法，该算法根据数据集中样例估计模型参数的极大似然估计值，即找到一个使得数据产生概率最大的模型参数。具体地，EM算法迭代以下两个步骤：

  1. E步：计算当前模型参数θ的极大似然估计值，也就是求

Q(θ) = ∏[i=1:m] θ^(m-i+1)[logp(x^(i:m)|θ^(m-i))]

  1. M步：最大化Q(θ)关于θ，得到θ的一个局部极大值，得到模型参数θ^*。

经过多次迭代后，最终获得一个较好的模型参数θ^*, 从而完成模型的训练。训练得到的模型参数θ^*就可以用于生成新的文本。

接下来，结合具体的数学原理，从原理、原型、公式和具体的代码实例出发，详细讲解GPT模型的基本原理和原型。

2. GPT-1模型原理简介

GPT-1模型是第一代GPT模型，是在2018年1月底由华盛顿大学的OpenAI团队发布的。其结构如下图所示。


图2. GPT-1模型结构示意图

GPT-1模型的生成过程可以看作是一个无限长的文本序列的马尔可夫链，其中初始状态为S[0]，生成下一个标记pi由S[i-1]、pi-1决定。其中π=softmax(NN([CLS];S))，表示从上一状态到下一标记的转移概率。此处[CLS]是分类符号，用于表示整个文本的表示。

GPT-1模型的训练数据集为WebText，由21亿条文本组成。其训练对象是文本生成任务，比如新闻文章生成、故事生成、聊天生成等。GPT-1模型使用了transformer、softmax、positional embedding等技术。

2.1. 句子级别的无监督训练

GPT-1模型采用无监督、句子级别的训练方式。具体地，首先，将训练数据集的每一条文本划分为短语序列si。然后，将每两个相邻的短语序列合并成为一个上下文序列ci。最后，根据上下文序列ci和下一个标记pi的联合分布进行训练。在训练过程中，只使用训练数据集中的连续文本片段，所以模型没有足够的信息来学习到较远距离的依赖关系。同时，由于所有样本共享同一个网络，模型容易发生梯度爆炸、梯度消失等问题。

2.2. 梯度累积效应导致训练困难

另一个原因是梯度累积效应（Gradient Accumulation Effects）。当模型中存在跳跃连接或梯度裁剪的情况，即存在过拟合现象，则梯度更新过快，容易导致模型的训练速度减慢，甚至出现发散或崩溃。GPT-1模型中，使用了梯度累积技巧，每隔一定步数把梯度累积起来再更新一次。这么做虽然缓解了训练困难，但是却引入了噪声，影响了模型的泛化性能。

2.3. 对抗训练

为了缓解训练困难，GPT-1模型使用了对抗训练。对抗训练是一种训练方式，它在训练过程中加入噪声（即对抗扰动）来破坏模型的预测行为，从而增强模型的鲁棒性。具体地，GPT-1模型在训练过程中，同时使用预训练和微调两个阶段，即先固定词嵌入、位置编码、隐层维度等参数，再使用微调阶段的网络参与训练，从而达到增强模型泛化能力的目的。

2.4. 生成策略

GPT-1模型生成策略比较简单，采用前缀定制策略。即，模型预测时只根据输入的前缀生成后面的文本片段。在这种策略下，模型可能生成连贯的、完整的句子。

3. GPT-2模型原理简介

GPT-2模型是第二代GPT模型，也是目前正在应用范围最广的模型。它比GPT-1模型拥有更多的层、参数、更高的计算复杂度，具有更强的语言模型能力。结构如下图所示。


图3. GPT-2模型结构示意图

GPT-2模型的生成过程和GPT-1模型一样，是句子级别的无监督训练。与GPT-1模型相比，GPT-2模型在结构上有以下几处改进：

  1. 更多层：GPT-2模型在GPT-1模型的基础上增加了一个Transformer层，提升了模型的表示能力。

  2. 扩充训练数据：GPT-2模型的训练数据扩充到了超过一百亿条，并采用了更长的连续文本片段作为训练样本。

  3. 深度监督学习：GPT-2模型融入了神经元、重力、电磁场等物理信息，使用图像、文本、音频、视频等多种源头的数据进行训练，取得了更好的结果。

  4. 更强的语言模型能力：GPT-2模型在其他任务上也表现出了很好的结果，例如NLP任务如文本分类、命名实体识别、文本匹配、翻译等，取得了非常好的性能。

3.1. 编码器解码器结构

GPT-2模型的训练对象仍然是文本生成任务。具体地，GPT-2模型的训练样本是一个序列化的文本序列，比如一篇文章。训练时，GPT-2模型首先将输入序列表示为上下文向量c，然后把上下文向量输入到解码器中，生成输出序列。解码器由多个模块构成，如embedding、position encoding、decoder layer等。编码器负责输入序列的表示，解码器负责输出序列的生成。

GPT-2模型的解码器由多个模块组成，包括embedding、position encoding、decoder layer等。embedding模块负责将单词转换为向量表示形式。position encoding模块是为了学习顺序和距离特征，给编码器的输入添加位置信息。decoder layer模块是GPT-2模型的核心模块，负责输出序列的生成。decoder layer由一个multihead attention模块和一个feedforward network模块组成，负责生成输出序列的每个标记。

3.2. 数据并行训练

为了降低训练时的内存需求，GPT-2模型采用数据并行的方式训练。具体地，GPT-2模型在每个GPU上运行一个副本，通过交换数据减少显存占用。同时，GPT-2模型使用负载均衡（Load Balancing）方法解决数据倾斜问题。负载均衡将数据集切分为多个子集，每个子集对应一个GPU。通过异步通信方式，保证各个GPU上的训练数据的平衡。

3.3. 损失函数设计

GPT-2模型的损失函数设计十分复杂。GPT-2模型的训练目标是最小化平均对数似然loss。但是，由于GPT-2模型生成的是连续文本片段而不是完整句子，因此其生成的标签和真实标签形状不同。为了适配模型的生成过程，GPT-2模型设计了两个损失函数：

  1. NLLLoss：标准的negative log likelihood loss。

  2. CrossEntropyLoss：对于GPT-2模型生成的连续片段，其标签不是一个一个的标记，而是整个片段表示的一段向量，因此需要自定义loss函数。CrossEntropyLoss函数定义如下：

CroesEntropyLoss = -∑[logP(y)] / T

其中，y是生成的片段向量，T是片段的长度，logP(y)是从语言模型预测出的片段的对数概率。

3.4. 生成策略

GPT-2模型的生成策略与GPT-1模型相同，采用前缀定制策略。具体地，在每个解码阶段，模型只根据输入的前缀生成后面的文本片段，而不是像GPT-1模型那样生成完整的句子。

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