GPT模型架构与解码机制学习笔记
一、编码器-解码器架构概述
Encoder-Decoder架构最初源于机器翻译领域,是一种序列到序列(seq2seq)的建模方式。这种架构模拟了人类接收信息、思考和表达的过程:
- Encoder负责接收和理解信息
- Decoder负责将理解后的信息转化为输出
值得注意的是,这种架构并不局限于特定模型结构,可以使用Transformer、RNN等不同的具体实现。GPT模型选择只使用了decoder部分,并采用Transformer作为基础结构。
二、GPT的核心处理流程
- 输入处理
- 将文本转换为token序列
- 结合token embedding和position embedding
- 输入到多层Transformer结构
- Transformer处理
- 每层Transformer保持输入输出维度相同
- 多层串联形成深层网络结构
- 最后输出K维向量(K为词表大小)
- 输出生成
- 通过softmax转换为概率分布
- 使用各种解码策略选择输出token
- 循环生成直到遇到标记
三、解码策略详解
1. 贪婪搜索(Greedy Search)
- 最简单的策略
- 每次选择概率最高的token
- 缺点是可能错过其他合理选择
2. 束搜索(Beam Search)
- 保留多个概率较高的候选项
- 可以避免贪婪搜索的局限性
- 需要预设beam size参数
3. 核搜索(Nucleus Search)
- 基于累积概率阈值选择候选集
- 通过top_p参数控制
- 更灵活的选择机制
4. 温控搜索(Temperature Search)
- 通过温度参数调节概率分布
- 温度越低,输出越确定
- 温度越高,输出越随机
四、关键技术细节
1. 特殊Token处理
- 标记序列结束
- 处理变长序列
- 保证模型处理固定长度输入
2. Mask机制
- 屏蔽无关token的注意力计算
- 实现稀疏注意力机制
- 提高计算效率
五、ChatGPT的实践应用
ChatGPT实际采用了核搜索和温控搜索的组合策略:
- 通过top_p控制候选token范围
- 用temperature调节输出随机性
- 在保证输出质量的同时维持适度的创造性
总结与思考
GPT模型通过精心设计的架构和解码策略,实现了高质量的文本生成。其中:
- 架构设计注重实用性和效率
- 多样的解码策略提供了灵活性
- 特殊处理机制保证了模型的稳定性
这些技术的组合使得GPT能够产生连贯、合理且富有创造性的文本输出。理解这些机制对于更好地使用和改进语言模型具有重要意义。
