诸神缄默不语-个人CSDN博文目录
诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类
论文全名：Language Models are Unsupervised Multitask Learners
论文下载地址：cdn.openai.com/better-lang…
官方博文：
Better language models and their implications
GPT-2: 6-month follow-up
GPT-2: 1.5B release
官方GitHub项目：openai/gpt-2: Code for the paper "Language Models are Unsupervised Multitask Learners"
对代码的整理和用代码实现GPT-2的解决方案请参考本文第4章
本文是OpenAI于2019年推出的GPT-2论文，核心思想是用无监督思路构建的语言模型来直接解决NLP问题，做一个通用大模型而非领域专家。
GPT-2本身也是个纯英文的模型。
Transformer基础可参考我撰写的博文：Transformer原理纯享版
GPT-1：GPT-1论文阅读笔记_Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
GPT-2是因果/单向LM，预训练目标是通过前文预测下一个单词。
huggingface提供的在线试用GPT-2-large的平台：transformer.huggingface.co/doc/gpt2-la…
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1. 研究背景
现在的有监督方法的缺点：有监督模型不鲁棒，只能在IID测试集上表现良好。当前已经开始研究多任务通用模型，但多任务学习表现不好，而且要求高标注量。
现在的预训练方法还需要有监督微调。
2. 模型
语言模型：
可以用文本生成任务来建模所有NLP任务，这种思路统一了无监督和有监督任务的形式。
不同大小的GPT-2：
- tokenization
Byte Pair Encoding (BPE) 改造版：原始BPE是贪心，这导致重复相似词出现，导致非最优和占空间。本文改为不让它在字节序列之间合并。 - Layer normalization：加到每个sub-block输入，和最后一个self-attention block后
- 词表、上下文长度、batchsize增大
- 学习率是手动调整的，目标使测试集（5% WebText）perplexity最低
- 模型仍未收敛
- 位置向量 绝对位置编码，默认pad到右边。
3. 实验
3.1 数据集
语料：WebText
来源于爬虫
在预训练时删掉了非英语网页（所以翻译效果不好也很正常）
语料中蕴含的翻译知识：
下游多任务：
阅读理解：CoQA
翻译：WMT-14 Fr-En
摘要：CNN and Daily Mail
QA：Natural Questions
3.2 实验结果
LM实验结果
基本上都是模型尺寸越大，效果越好。
CBT：
LAMBADA
Winograd Schema Challenge：commonsense reasoning
下游任务实验结果
零样本多任务，模型尺寸越大，效果越好：
生成摘要的prompt：TL;DR:
翻译给出少样本上下文（english sentence = french sentence）和prompt（english sentence =）
QA：
可以看出GPT-2置信度高的样本准确率确实高。
Generalization vs Memorization
训练集与测试集重复度较低，所以可以认为模型是真的实现了泛化，而不是单纯的记忆。
语料训练集与测试集的重复程度：（第一行是原始数据的训练集，第二行是WebText的训练集）
文字描述的下游数据上的重复率略。
这个是通过8-gram布隆过滤器计算的，具体略。
8-gram覆盖率
OOD生成样例
更多示例见论文附录和官方博客，我就不列出来了。
4. 复现
4.1 官方代码
官方代码是5年前的TensorFlow 1，想想就知道我不可能会。TensorFlow是不可能学的，这辈子都不可能学TensorFlow的，PyTorch又好用，社区丰富，我超喜欢这里的。
BPE tokenize：github.com/openai/gpt-…
无条件生成文本：github.com/openai/gpt-…
有条件（基于prompt）生成文本：github.com/openai/gpt-…
4.2 基于transformers实现GPT-2
GPT-2是AR语言模型，所以要用语言模型（AutoModelWithLMHead）来实现各项任务。不是seq2seq模型，所以应该不能用seq2seq模型的框架……
不过我也没试过那么干就是了……
官方提供的GPT-2权重（都是纯英文的）：
openai-community/gpt2 · Hugging Face：OpenAI官方提供的最小的GPT-2权重
huggingface.co/openai-comm…
huggingface.co/openai-comm…
huggingface.co/openai-comm…
4.2.1 基于GPT2LMHeadModel + PyTorch原生框架实现S2S任务微调和推理
数据集构建：github.com/PolarisRisi…
推理：github.com/PolarisRisi…
关于generate()函数的使用可以参考这篇博文：文本生成解码策略及其在transformers中的代码实现 及配套的代码，展示了不同解码方案输出的效果：github.com/PolarisRisi…
4.2.2 基于GPT2LMHeadModel + transformers.Trainer微调GPT-2
关于这个代码中用到的DataCollatorForLanguageModeling，我觉得这篇博文的知识也可以参考：LLM - DataCollatorForLanguageModeling 样本生成 by transformers-CSDN博客，这篇详细介绍了一下DataCollatorForLanguageModeling对数据做的处理，文中自定义实现的代码也是mask prompt的版本
5. 本文撰写过程中参考的其他网络资料
- OpenAI GPT2
- github.com/huggingface…：这个是transformers的AR语言模型的示例
- Fine-tune a non-English GPT-2 Model with Huggingface：用德语语料训练GPT-2的示例，本文撰写基于Trainer微调时参考了这篇博文的代码
- python - How to build a dataset for language modeling with the datasets library as with the old TextDataset from the transformers library - Stack Overflow：这篇的意义就是跳转到下面这个讨论↓
- Help understanding how to build a dataset for language as with the old TextDataset - 🤗Datasets - Hugging Face Forums
- 图解GPT-2 | The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models)-CSDN博客：这篇具体介绍了GPT-2原理
我之前写的Transformer和GPT-1的博文其实也有涵盖，但是没有这篇这么有针对性。而且这篇对attention的介绍与我写的理解角度不同，可资参考。补充的点在于 ① 最后一个block输出与embedding相乘得到logits，对这个logits进行采样得到预测token ② GPT-2一般用top-k=40 - 图解自注意力机制_masked self-attention-CSDN博客：上文中的自注意力部分独立成章
这个masked attention图画得挺到位的，带了数字而且颜色更好看：这篇补充多头注意力机制peojection过程是不改变维度的
- github.com/huggingface…：transformers官方实现
代码集成性太高了，一下子看不懂，以后有时间慢慢研究吧 - GPT-2 论文+代码笔记 | Yam：这篇对论文做了解读，同时对GPT-2原代码做了解读，内容很全面。
用Conv1d做线性转换这事真奇怪啊…… - GPT-2代码解读[2]：Attention_gpt attention qpv-CSDN博客：这篇主要的特色是对GPT-2原代码中attention部分进行解读
↑虽然但是，我也不用TF 1……总之是值得在需要时进一步了解的。但是，有没有PyTorch实现更简洁的解读啊 - Training CodeParrot 🦜 from Scratch：这篇博文涵盖了更多大模型训练技巧，包括对多卡的处理。由于我暂时用不到所以没细看，如果有需要可以看看。
