1、自然語(yǔ)言理解與語(yǔ)言模型

1.1 自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理 (NLP) 是人工智能 (AI) 的一個(gè)分支。它能夠使計(jì)算機(jī)理解、生成和處理人類語(yǔ)言，建立在機(jī)器語(yǔ)言和人類語(yǔ)言之間溝通的橋梁，以實(shí)現(xiàn)人機(jī)交流的目的，涉及到語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)以及人工智能等交叉學(xué)科。

回顧NLP的主要發(fā)展歷程，可大致分為三個(gè)階段：

• 上世紀(jì)80年代之前，人工智能萌芽階段，主要是基于規(guī)則的語(yǔ)言系統(tǒng)；
• 80年代之后，從機(jī)器學(xué)習(xí)的興起到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入，帶動(dòng)了NLP的快速發(fā)展和商業(yè)化；
• 2017年至今，基于Attention注意力機(jī)制構(gòu)建的Transformer模型開(kāi)啟了大語(yǔ)言模型時(shí)代；

自然語(yǔ)言處理

NLP可分為自然語(yǔ)言理解（Natural Language Understanding, NLU）和自然語(yǔ)言生成（Natural Language Generation, NLG）兩大部分。

自然語(yǔ)言理解（NLU）就是希望機(jī)器像人一樣，具備正常人的語(yǔ)言理解能力，由于自然語(yǔ)言在理解上有很多難點(diǎn)（多樣性、奇歧義性，知識(shí)依賴以及語(yǔ)言的上下文等），所以 NLU 是至今還遠(yuǎn)不如人類的表現(xiàn)。

自然語(yǔ)言生成（NLG）是為了跨越人類和機(jī)器之間的溝通鴻溝，將非語(yǔ)言格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成人類可以理解的語(yǔ)言格式，如文章、報(bào)告等。

自然語(yǔ)言處理是是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向，被譽(yù)為“人工智能皇冠上的明珠”。

NLP領(lǐng)域世界級(jí)大師

近幾年自然語(yǔ)言處理的發(fā)展迅猛，尤其是2017年Transformer提出后，在NLP領(lǐng)域得到了普遍應(yīng)用，都獲得了不錯(cuò)的效果。其實(shí)，在人類尚未明了大腦是如何進(jìn)行語(yǔ)言的模糊識(shí)別和邏輯判斷的情況下，NLP要想有突破性的進(jìn)展，依然還有很長(zhǎng)的路要走。

NLP文本處理的多種困難

1.2 語(yǔ)言模型

2、語(yǔ)言模型的發(fā)展演進(jìn)

語(yǔ)言模型的研究范式變化是從規(guī)則到統(tǒng)計(jì)，從統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)到基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)，這同時(shí)也是自然語(yǔ)言處理（NLP）發(fā)展的歷史。

語(yǔ)言模型發(fā)展演進(jìn)

2.1 統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型

從語(yǔ)言模型的鏈?zhǔn)蕉x公式來(lái)看，由于涉及到的參數(shù)量巨大，計(jì)算條件概率困難。隨后引入Markov Assumption，解決參數(shù)空間大的問(wèn)題。在詞語(yǔ)共現(xiàn)的長(zhǎng)度選擇做出了讓步，N-gram ML的定義為：

N較大時(shí)：

• 提供了更多的上下文信息，語(yǔ)境更具區(qū)分性；
• 參數(shù)多，計(jì)算代價(jià)大，需要訓(xùn)練語(yǔ)料多，參數(shù)估計(jì)不可靠；

N較小時(shí)：

• 上下文信息少，語(yǔ)境不具區(qū)分性；
• 參數(shù)少、計(jì)算代價(jià)小、需要訓(xùn)練語(yǔ)料少、參數(shù)預(yù)估可靠；

困惑度隨著N的變化而變化，N越大，參數(shù)量級(jí)以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，而困惑度越小。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型

NNLM模型結(jié)構(gòu)：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型結(jié)構(gòu)圖

• 延續(xù)了Markov Assumption，即固定長(zhǎng)度的歷史詞；
• 詞映射到低維空間，解決了維度災(zāi)難問(wèn)題；
• 詞泛化能力提升（如：相似性、類比性）；

• 相似性：“movie”、“film”和“video”詞語(yǔ)義相近；
• 類比性：“中國(guó)” + “北京” = “日本” + “東京”；

• 三層結(jié)構(gòu)：Word Embedding Layer、Hidden Layer 和 Output Layer；

缺點(diǎn)：

• 固定長(zhǎng)度的歷史，缺失long term的依賴；

另外，NNLM的出現(xiàn)，直接催生了詞向量化工具word2vec，從此進(jìn)入詞的向量化階段。是將自然語(yǔ)言表示的單詞轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能夠理解的向量形式的技術(shù)。有了一個(gè)詞的向量之后，各種基于向量的計(jì)算就可以實(shí)施，如用向量之間的相似度來(lái)度量詞之間的語(yǔ)義相關(guān)性。其基于的分布式假設(shè)就是出現(xiàn)在相同上下文的詞意思應(yīng)該相近。Word Embedding也有其局限性，比如：難以對(duì)詞組做分布式表達(dá)；無(wú)法解決多義詞問(wèn)題。此外，Word Embedding對(duì)于應(yīng)用場(chǎng)景的依賴很強(qiáng)，所以針對(duì)特殊的應(yīng)用場(chǎng)景可能需要重新訓(xùn)練，這樣就會(huì)很消耗時(shí)間和資源。

word2vec的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與NNML類似，在目標(biāo)詞和上下文的預(yù)測(cè)上，分為倆種，分別為CBOW（上下文信息-> 中間詞）模型和Skip-gram（中間詞-> 上下文信息）模型。

word2vec技術(shù)原理

2.3 RNN

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network, RNN）是一類以序列（sequence）數(shù)據(jù)為輸入，在序列的演進(jìn)方向進(jìn)行遞歸（recursion）且所有節(jié)點(diǎn)（循環(huán)單元）按鏈?zhǔn)竭B接的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

RNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

RNN設(shè)計(jì)上打破了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型的限制，認(rèn)為詞與詞上下文信息決定了詞的語(yǔ)義信息，而非像前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同N-gram一樣，每個(gè)詞只依賴前個(gè)詞，從而限制了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型的性能；

缺點(diǎn)：

• 梯度消失或者爆炸（由多級(jí)偏導(dǎo)數(shù)連乘導(dǎo)致）

RNN在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，例如語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)言建模、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域有應(yīng)用，也被用于各類時(shí)間序列預(yù)報(bào)。

2.4 LSTM

長(zhǎng)短期記憶（Long short-term memory, LSTM），顧名思義，它具有記憶長(zhǎng)短期信息的能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在1997年由Hochreiter 和 Schmidhuber 提出，在深度學(xué)習(xí)在2012年興起后，LSTM又經(jīng)過(guò)了若干代大牛的迭代，形成了比較系統(tǒng)且完整的LSTM框架，并在很多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

LSTM提出的動(dòng)機(jī)是為了解決上面我們提到的RNN長(zhǎng)期依賴問(wèn)題，并解決長(zhǎng)序列訓(xùn)練過(guò)程中的梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題。相比普通的RNN，LSTM能夠在更長(zhǎng)的序列中有更好的表現(xiàn)。從RNN模型的結(jié)構(gòu)看，隨著詞的增加，之前比較長(zhǎng)的時(shí)間片的特征會(huì)被覆蓋。因此，rnn喪失了學(xué)習(xí)連接較遠(yuǎn)的信息的能力。長(zhǎng)期依賴產(chǎn)生的原因是當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)經(jīng)過(guò)許多階段的計(jì)算后，特征信息被覆蓋造成的。

例如： “小李今天上午參加了一個(gè)有趣的班級(jí)活動(dòng)，在哪里有許多有趣的朋友，大家一起暢聊學(xué)習(xí)生活，共同跳舞唱歌，他覺(jué)得非常開(kāi)心?！?，“他“指的就是“小李”，由于詞距離較遠(yuǎn)，“小李”的語(yǔ)義信息已衰減，因此“小李”和“他”具有長(zhǎng)依賴問(wèn)題。

LSTM的核心是單元狀態(tài)（Cell State），由三個(gè)門(mén)機(jī)制來(lái)控制Cell狀態(tài)，這三個(gè)門(mén)分別稱為遺忘門(mén)、輸入門(mén)和輸出門(mén)。LSTM是通過(guò)Gate機(jī)制控制特征的流通和損失；

LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下：

LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

遺忘門(mén)： LSTM的第一步就是決定Cell狀態(tài)需要丟棄哪些信息。這部分操作是通過(guò)一個(gè)稱為遺忘門(mén)的 sigmoid 單元來(lái)處理的。它通過(guò)和信息來(lái)輸出一個(gè) 0-1 之間的向量，該向量里面的 0-1 值表示單元狀態(tài)中的哪些信息保留或丟棄多少。0表示不保留，1表示都保留。 遺忘門(mén)如下圖所示。

LSTM-遺忘門(mén)

輸入門(mén)： 用于更新單元狀態(tài)。首先，將先前的隱藏狀態(tài)和當(dāng)前輸入傳遞給 sigmoid 函數(shù)。這決定了通過(guò)將值轉(zhuǎn)換為0到1來(lái)更新哪些值。0表示不重要，1表示重要。還將隱藏狀態(tài)和當(dāng)前輸入傳遞給 tanh 函數(shù)，將它們壓縮到-1和1之間以幫助調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)。然后將 sigmoid 輸出與 tanh 輸出相乘。如下圖所示：

LSTM-輸入門(mén)

??輸出門(mén)： 輸出門(mén)決定下一個(gè)隱藏狀態(tài)是什么。隱藏狀態(tài)也用于預(yù)測(cè)。首先，將先前的隱藏狀態(tài)和當(dāng)前輸入傳遞給 sigmoid 函數(shù)。然后將新的單元狀態(tài)傳遞給 tanh 函數(shù)。將 tanh 輸出與 sigmoid 輸出相乘，以決定隱藏狀態(tài)應(yīng)攜帶的信息。它的輸出是隱藏狀態(tài)。然后將新的單元狀態(tài)和新的隱藏狀態(tài)傳遞到下一個(gè)時(shí)間步。如下圖所示：

LSTM-輸出門(mén)

缺點(diǎn)：

• 超長(zhǎng)序列時(shí)，LSTM的性能仍不理想；
• 計(jì)算效率低下；

LSTM長(zhǎng)短期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要應(yīng)用于：

• 文本生成：訓(xùn)練語(yǔ)言模型，在給定一些前綴的情況下生成合理的文本；
• 語(yǔ)音識(shí)別：可以識(shí)別說(shuō)話人的聲音，也可以用來(lái)識(shí)別說(shuō)話的語(yǔ)音；
• 機(jī)器翻譯：seq2seq翻譯模型，可以把一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言；
• 時(shí)間序列預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，比如股票價(jià)格，天氣預(yù)報(bào)等；

2.5 ELMo

Word Embedding的杰出代表word2vec，本質(zhì)上是靜態(tài)的詞向量，即訓(xùn)練完單詞的語(yǔ)義就固定了，不會(huì)跟著上下文場(chǎng)景的變化而改變。為了解決這個(gè)問(wèn)題，出現(xiàn)了ELMO（Embedding from Language Models）的訓(xùn)練方案。ELMO采用了典型的兩階段過(guò)程，第一個(gè)階段利用語(yǔ)言模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；第二個(gè)階段是在做下游任務(wù)時(shí)，從預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中提取對(duì)應(yīng)單詞的網(wǎng)絡(luò)各層的Word Embedding作為新特征補(bǔ)充到下游任務(wù)中。通過(guò)加入雙層雙向的LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，ELMo引入上下文動(dòng)態(tài)調(diào)整單詞的embedding后，多義詞問(wèn)題得到了解決。另外，ELMo最早提出預(yù)訓(xùn)練機(jī)制。

ELMo模型結(jié)構(gòu)圖

損失函數(shù)：

損失函數(shù)由倆部分組成，分別是前向的LSTM語(yǔ)言模型的損失函數(shù) 和 后向的LSTM語(yǔ)言模型的損失函數(shù)之和，認(rèn)為詞的語(yǔ)義信息是由詞以及詞的上下文信息來(lái)決定。

• 動(dòng)態(tài)詞向量的提出，多義詞方面的得到極大改善；
  例如："我中午吃了一個(gè)蘋(píng)果?！?和  “上周我買(mǎi)了一部蘋(píng)果手機(jī)。” 中的蘋(píng)果，相同的詞，但具有不同的語(yǔ)義。
• 較早提出預(yù)訓(xùn)練的概念；

缺點(diǎn)：

• 特征抽取能力欠缺，ELMo使用了LSTM而不是Transformer（當(dāng)時(shí)transformer已經(jīng)被提出），Transformer提取特征的能力是要遠(yuǎn)強(qiáng)于LSTM；
• 訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)；

2.6 Transformer

Transformer是由谷歌公司提出的一種基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于處理序列數(shù)據(jù)。在自然語(yǔ)言處理中，序列數(shù)據(jù)的輸入包括一系列文本、語(yǔ)音信號(hào)、圖像或視頻等。傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN、LSTM）模型已經(jīng)在這些任務(wù)中取得了很好的效果，但是該模型存在著兩個(gè)主要問(wèn)題：一是難以并行計(jì)算，需要訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)；二是難以捕捉長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。為了解決這些問(wèn)題，Transformer模型應(yīng)運(yùn)而生。

??2017年，Google機(jī)器翻譯團(tuán)隊(duì)發(fā)表的經(jīng)典之作：《Attention is All You Need》中，完全拋棄了RNN和CNN等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，而僅僅采用Attention機(jī)制來(lái)進(jìn)行機(jī)器翻譯任務(wù)，并且取得了很好的效果，隨后注意力機(jī)制也成為了研究與應(yīng)用熱點(diǎn)。

Transformer經(jīng)典論文：Attention Is All Your Need

在介紹Transformer之前，我們先了解一下Attention機(jī)制、Self-Attention以及殘差網(wǎng)絡(luò)等。

2.6.1 Attention機(jī)制

2014年，Bengio團(tuán)隊(duì)提出Attention機(jī)制，后來(lái)被廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)中的各個(gè)領(lǐng)域。例如在計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向用于捕捉圖像上的感受野、NLP中用于定位關(guān)鍵token或者特征、以及隨后的Bert與GPT系列模型，都在隨后的NLP任務(wù)中取得到 state-of-the-art 的效果。

Attention機(jī)制計(jì)算流程：

Attention機(jī)制的計(jì)算邏輯大致分為三步：

優(yōu)勢(shì)：

• 可并行計(jì)算；
• 一步到位獲取全局與局部聯(lián)系，不像rnn有長(zhǎng)依賴的局限性；
• 參數(shù)少，模型復(fù)雜度低；

缺點(diǎn)：

• 沒(méi)法捕捉位置信息，即沒(méi)法學(xué)習(xí)序列中的順序關(guān)系，為隨后 position embedding 的出現(xiàn)埋下來(lái)伏筆；

在transformer中，采用的是Self-Attention機(jī)制。在Attention機(jī)制中，當(dāng)Q=K=V時(shí)，就是Self-Attention，主要體現(xiàn)輸入數(shù)據(jù)中的各部分的關(guān)聯(lián)。

2.6.2 殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）

在深度網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)中，網(wǎng)絡(luò)深度越深，能夠獲取的信息越多，而且特征也越豐富。但是現(xiàn)實(shí)中隨著網(wǎng)絡(luò)的加深，優(yōu)化效果反而越差，測(cè)試數(shù)據(jù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率反而降低了。這是由于網(wǎng)絡(luò)的加深會(huì)造成梯度爆炸和梯度消失的問(wèn)題。針對(duì)此類問(wèn)題，由微軟實(shí)驗(yàn)室中的何凱明等在2015年提出了ResNet網(wǎng)絡(luò)，緩解了該問(wèn)題，并斬獲當(dāng)年ImageNet競(jìng)賽中分類任務(wù)第一名，目標(biāo)檢測(cè)第一名。獲得COCO數(shù)據(jù)集中目標(biāo)檢測(cè)第一名，圖像分割第一名。

??殘差網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是容易優(yōu)化，并且能夠通過(guò)增加相當(dāng)?shù)纳疃葋?lái)提高準(zhǔn)確率。其內(nèi)部的殘差塊使用了跳躍連接，緩解了在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中增加深度帶來(lái)的梯度消失問(wèn)題。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下：

殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

• 殘差網(wǎng)絡(luò)的輸出 = 直接映射部分 + 殘差部分

??

• 為什么有效？
• “寬而淺”

• “窄而深”，需要網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，避免梯度消失;
• 殘差連接使得信息前后向傳播更加順暢，解決梯度消失問(wèn)題;
• Ensemble model，降低方差;

2.6.3 Position Embedding

Transformer中的position embedding的作用是在序列模型中引入單詞位置信息，以幫助模型更好地理解序列中的單詞順序和位置關(guān)系，從而提高模型的性能和準(zhǔn)確性。

在Transformer中，使用的是Sinusoidal Position Embedding，屬于絕對(duì)位置編碼，優(yōu)點(diǎn)是編碼簡(jiǎn)單，不占用參數(shù)空間；缺點(diǎn)是限制了最大輸入長(zhǎng)度。針對(duì)絕對(duì)位置編碼的缺點(diǎn)，在隨后的引入了相對(duì)位置編碼（Bert中應(yīng)用） 和 旋轉(zhuǎn)位置編碼（RoFormer中應(yīng)用）。

位置編碼：

• 絕對(duì)位置編碼：Sinusoidal Function（sin/cos），不隨著模型參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)更新；
• 相對(duì)位置編碼：位置ID的embedding編碼，在模型參數(shù)中，隨著梯度得以訓(xùn)練學(xué)習(xí)；
• 旋轉(zhuǎn)位置編碼：RoPE等，結(jié)合了絕對(duì)位置編碼 和 相對(duì)位置編碼的有點(diǎn)；

2.6.4 Transformer原理

Transformer與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）不同，Transformer僅使用自注意力機(jī)制（self-attention）來(lái)處理輸入序列和輸出序列。在模型中包含了多層encoder和decoder，每一層都由多個(gè)注意力機(jī)制模塊和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊組成。encoder用于將輸入序列編碼成一個(gè)高維特征向量表示，decoder則用于將該向量表示解碼成目標(biāo)序列。通過(guò)不斷堆疊多個(gè)自注意力層和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，可以構(gòu)建出Transformer模型。在Transformer模型中，還使用了殘差連接和層歸一化等技術(shù)來(lái)加速模型收斂和提高模型性能。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖如下：

Transformer的encoder、decoder模塊

Multi-Head Attention

自注意力機(jī)制的計(jì)算過(guò)程包括三個(gè)步驟：

• 計(jì)算注意力權(quán)重：計(jì)算每個(gè)位置與其他位置之間的注意力權(quán)重，即每個(gè)位置對(duì)其他位置的重要性；
• 計(jì)算加權(quán)和：將每個(gè)位置向量與注意力權(quán)重相乘，然后將它們相加，得到加權(quán)和向量；
• 線性變換：對(duì)加權(quán)和向量進(jìn)行線性變換，得到最終的輸出向量；

對(duì)于Transformer模型的訓(xùn)練，通常采用無(wú)監(jiān)督的方式進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后再進(jìn)行有監(jiān)督的微調(diào)。在預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中，通常采用自編碼器或者掩碼語(yǔ)言模型等方式進(jìn)行訓(xùn)練，目標(biāo)是學(xué)習(xí)輸入序列的表示。在微調(diào)過(guò)程中，通常采用有監(jiān)督的方式進(jìn)行訓(xùn)練，例如在機(jī)器翻譯任務(wù)中，使用平行語(yǔ)料進(jìn)行訓(xùn)練，目標(biāo)是學(xué)習(xí)將輸入序列映射到目標(biāo)序列的映射關(guān)系。

Transformer 中 Multi-Head Attention 中由多個(gè) Self-Attention的拼接，可以捕獲單詞之間多種維度上的相關(guān)系數(shù) attention score。

Transformer模型的缺點(diǎn)：

• 需要較大的數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練；
• 計(jì)算復(fù)雜度較高，需要更多的計(jì)算資源，比如GPU等；
• 可解釋性差；

在自然語(yǔ)言處理的任務(wù)中，Transformer模型真正改變了我們處理文本數(shù)據(jù)的方式，推動(dòng)了自然語(yǔ)言處理發(fā)展，包括Google的BERT、OpenAI的GPT系列模型都采用Transformer來(lái)提取特征。

2.7 BERT

BERT的全稱為Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言表征模型。它強(qiáng)調(diào)了不再像以往一樣采用傳統(tǒng)的單向語(yǔ)言模型或者把兩個(gè)單向語(yǔ)言模型進(jìn)行淺層拼接的方法進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，而是采用新的masked language model（MLM），以致能生成深度的雙向語(yǔ)言表征。模型結(jié)構(gòu)圖如下：

BERT模型結(jié)構(gòu)圖

BERT的輸入構(gòu)成

• MLN 通過(guò)上文+下文 -> 中間詞，重在理解；而NSP重在生成；
• 12 Layers，hidden tokens: 1024；
• ”深而窄” 比 “淺而寬” 的模型更好；
• 采用雙向Transformers進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，生成深層的雙向語(yǔ)言表征，進(jìn)一步挖掘上下文所帶來(lái)的豐富語(yǔ)義；
• 預(yù)訓(xùn)練后，只需要對(duì)增加的輸出層進(jìn)行fine-tune，就可以在各種各樣的下游任務(wù)中取得 state-of-the-art 表現(xiàn)；
• 開(kāi)啟了“預(yù)訓(xùn)練 + 參數(shù)微調(diào)”的研究范式；

值得一提的是論文發(fā)表時(shí)提及在11個(gè)NLP（Natural Language Processing，自然語(yǔ)言處理）任務(wù)中獲得了新的state-of-the-art的結(jié)果，尤其是在機(jī)器閱讀理解頂級(jí)水平測(cè)試SQuAD1.1中表現(xiàn)出驚人的成績(jī)，全部?jī)蓚€(gè)衡量指標(biāo)上全面超越人類。

3、GPT系列模型簡(jiǎn)介

隨著ChatGPT火遍圈內(nèi)外，連微博熱搜都出現(xiàn)了它的身影。突然之間，好多許久未聯(lián)系的各行各業(yè)的同學(xué)好友都發(fā)來(lái)“問(wèn)候”：ChatGPT 是什么？ 其實(shí)，ChatGPT 的成功并非一朝一夕，而是 OpenAI長(zhǎng)達(dá)4年多持續(xù)努力、不懈追求取得的成果。從2018年的初代GPT-1開(kāi)始，到GPT-2、GPT-3、InstructGPT，GPT-4，到如今的GPT-4，每一步都是不可或缺的。所以，ChatGPT不是一次偉大創(chuàng)新的產(chǎn)物，而是許多個(gè)階段性創(chuàng)新持續(xù)疊加的結(jié)果。

GPT系列模型的發(fā)展過(guò)程

3.1 GPT-1

2018年6月，OpenAI公司發(fā)布了GPT模型的初代版本，GPT-1運(yùn)用了Transformer的Decoder框架中MaskSelf-attention機(jī)制。GPT-1在訓(xùn)練方式上仍依賴于數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型微調(diào)，同時(shí)GPT-1的語(yǔ)言泛化能力仍然不足，因此可以說(shuō)GPT-1更接近于處理特定語(yǔ)言任務(wù)的專家模型，而非通用的語(yǔ)言模型。GPT-1的模型訓(xùn)練采取的是二段式的訓(xùn)練模式，第一階段利用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，使用未標(biāo)記的數(shù)據(jù)生成語(yǔ)言模型；第二階段則根據(jù)特定的下游任務(wù)來(lái)對(duì)模型進(jìn)行人工微調(diào)，比如分類任務(wù)、自然語(yǔ)言推理、語(yǔ)義相似度、問(wèn)答和常識(shí)推理等任務(wù)。因此相較于此前NLP模型，GPT-1實(shí)際上還是一個(gè)半監(jiān)督式學(xué)習(xí)的語(yǔ)言模型。GPT-1在多種語(yǔ)言任務(wù)方面都有不錯(cuò)的效果，在自然語(yǔ)言推理、分類、問(wèn)答、對(duì)比相似度的多種測(cè)評(píng)中均超越了之前的模型。同時(shí)，GPT-1的語(yǔ)言泛化能力仍然不足，無(wú)法解決通用的語(yǔ)言任務(wù)，且和同時(shí)代的BERT模型比較的話，GPT-1在能力上要遜色于BERT。

GPT-1的模型結(jié)構(gòu)

模型結(jié)構(gòu)：

• 12層 transformer decoder + 768維隱向量
• Optimizer: Adam
• Tokens：1024

損失函數(shù)：

優(yōu)勢(shì)：

• 特征抽取器首次使用了強(qiáng)大的 Transformer，能夠捕捉到更長(zhǎng)的記憶信息；
• Auto-regressive Language  Model，根據(jù)當(dāng)前信息生成下一刻的信息，適用于自然語(yǔ)言生成任務(wù)（NLG）；
• 預(yù)訓(xùn)練（無(wú)監(jiān)督）+ finetune（有監(jiān)督）；
• GPT為基于預(yù)訓(xùn)練的自然語(yǔ)言處理模型的發(fā)展提供了新的思路和方法；

劣勢(shì)

• 模型泛化能力欠缺；
• Fine-tune 需要數(shù)據(jù)量大，耗時(shí)耗力，難快速擴(kuò)展；
• GPT-1 最大的問(wèn)題就是同傳統(tǒng)的語(yǔ)言模型是一樣是單向的；

3.2 GPT-2

2019年2月，GPT-2正式發(fā)布，相較于GPT-1，GPT-2舍棄了模型微調(diào)，直接通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，讓模型開(kāi)始具備解決多種語(yǔ)言任務(wù)的能力，實(shí)現(xiàn)一個(gè)泛化能力更強(qiáng)的語(yǔ)言模型，這也開(kāi)始讓模型的通用性得以充分展現(xiàn)。盡管此前GPT-1在特定任務(wù)上已經(jīng)取得了不錯(cuò)的效果，但實(shí)際上這類模型都需要針對(duì)單個(gè)語(yǔ)言任務(wù)使用大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)和模型微調(diào)，因此也只能在解決特定語(yǔ)言任務(wù)時(shí)才能發(fā)揮作用。而GPT-2的泛化能力就體現(xiàn)在，能夠讓模型應(yīng)用到不同的任務(wù)，而不需要做專門(mén)的訓(xùn)練。這也更符合人腦處理語(yǔ)言信息的過(guò)程，因?yàn)槿四X既可以讀小說(shuō)，也可以看新聞，能執(zhí)行不同的語(yǔ)言處理任務(wù)，而且這種能力是相互關(guān)聯(lián)的。而人腦在獲取一個(gè)語(yǔ)句的信息時(shí)，這個(gè)信息是通用的，因此我們所期望的一個(gè)通用的語(yǔ)言模型，既可用于分類任務(wù)，也可以用于問(wèn)答和常識(shí)推理等任務(wù)。

GPT-1和GPT-2的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)比：

GPT-1和GPT-2的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)比

模型參數(shù)

• 48層transformer decoder + 1600維隱向量
• Optimizer：Adam
• 字典大?。?0257
• tokens：1024
• 在每一個(gè)self-attention之后都添加了Layer Normalization
• 殘差層的初始化值用1/sqrt(N)進(jìn)行縮放，N為殘差層個(gè)數(shù)

損失函數(shù)：

從損失函數(shù)可以看出，相比與GPT-1拋棄了對(duì)task的有監(jiān)督微調(diào)損失部分，損失函數(shù)只針對(duì)語(yǔ)言模型的生成部分，開(kāi)啟了NLG的新篇章。

優(yōu)勢(shì)：

• 更多的訓(xùn)練語(yǔ)料；
• 通用化設(shè)計(jì)：不定義模型應(yīng)該做什么任務(wù)，模型會(huì)自動(dòng)識(shí)別出來(lái)需要做什么任務(wù)；
• 提出了zero-shot learning；

劣勢(shì)

• 模型學(xué)習(xí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，人類學(xué)習(xí)是不需要大量樣本的，且有能力做到融會(huì)貫通；
• 不支持fine-tune；

3.3 GPT-3

2020年5月，GPT-3正式發(fā)布，GPT-3在訓(xùn)練方式上創(chuàng)新性的引入了In-context學(xué)習(xí)（上下文學(xué)習(xí)），即在訓(xùn)練模型時(shí)，在輸入的文本中加入一個(gè)或多個(gè)示例，引導(dǎo)模型輸出相對(duì)應(yīng)內(nèi)容。比如：“請(qǐng)把以下中文翻譯成英文：蘋(píng)果=>apple；自然語(yǔ)言處理的發(fā)展歷程”就是一個(gè)典型的帶有一個(gè)示例的輸入文本。而In-context學(xué)習(xí)包含了三種模式，分別為Zero-shotLearning（零樣本學(xué)習(xí)）、One-shotLearning（單樣本學(xué)習(xí)）和Few-shotLearning（少樣本學(xué)習(xí)），zero-shot就是沒(méi)有示例只給提示，one-shot是只給一個(gè)范例，few-shot則給多個(gè)范例，實(shí)際上zero-shot在表達(dá)方式上已經(jīng)接近于人類的語(yǔ)言表達(dá)方式。In-context學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)在于，輸入規(guī)范化的語(yǔ)言模板，從人類的例子和類比中去學(xué)習(xí)，無(wú)需進(jìn)行模型微調(diào)和數(shù)據(jù)標(biāo)注，特別是大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)需要很高的人工成本。引入In-context學(xué)習(xí)后，從最終實(shí)際效果來(lái)看，GPT-3在few-shot上有非常強(qiáng)勁的表現(xiàn)，但同時(shí)one-shot和zero-shot的效果還不夠優(yōu)秀。

GPT-3在Few-shot上有很好的表現(xiàn)

GPT-3參數(shù)量相較于GPT-2提升了兩個(gè)數(shù)量級(jí)，達(dá)到了1750億，數(shù)據(jù)集在處理前容量達(dá)到了45TB，成了真正意義上的超大語(yǔ)言模型。GPT-3在許多NLP任務(wù)上相較于GPT-2及其他語(yǔ)言模型有更多出色表現(xiàn)，特別是機(jī)器翻譯、聊天問(wèn)答和文本填空。同時(shí)是在海量參數(shù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的支撐下，GPT-3的開(kāi)始能夠完成一些比較困難的NLP任務(wù)，比如GPT-3也可以生成新聞報(bào)道和撰寫(xiě)文章，并且很難將機(jī)器寫(xiě)的文章與人類寫(xiě)的辨別開(kāi)來(lái)，甚至GPT-3在編寫(xiě)SQL查詢語(yǔ)句，React或者JavaScript代碼也有十分優(yōu)異的表現(xiàn)。而在GPT-3強(qiáng)大能力的背后是對(duì)算力的巨大消耗，GPT-3的計(jì)算量達(dá)到了BERT-base的上千倍，根據(jù)OpenAI公司披露數(shù)據(jù)，GPT-3的訓(xùn)練費(fèi)用超過(guò)1200萬(wàn)美元，因此到這一階段就能看出，大語(yǔ)言模型逐漸成為了只有巨頭才能參與的游戲。

GPT-3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖：

GPT-3模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

損失函數(shù)為：

• 預(yù)訓(xùn)練（無(wú)監(jiān)督） + Fine-tune；
• Meta-learning + 增加參數(shù)模型；
• Sparse attention；
• prompt learning，One-shot
• Few-shot；
• 典型代表模型：Davinci、Curie、Babbage、Ada；
• 優(yōu)先使用內(nèi)置模型，one-shot、few-shot提升可靠性；

Zero-shot、One-shot和Few-shot的區(qū)別

缺點(diǎn)：

• 生成長(zhǎng)文本時(shí)存在自相矛盾、不合邏輯，在一些任務(wù)上沒(méi)有體現(xiàn)理解能力；
• 模型太大，訓(xùn)練不高效，缺乏解釋性，存在偏見(jiàn)；

GPT-3 應(yīng)用到了更大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，參數(shù)模型更是達(dá)到了1750億，并對(duì)GPT-3生成的多個(gè)結(jié)果進(jìn)行人工標(biāo)注，用強(qiáng)化學(xué)習(xí)將標(biāo)注的結(jié)果進(jìn)行再次學(xué)習(xí)，得到更加相對(duì)一致、準(zhǔn)確的生成結(jié)果。

GPT-3引入人工標(biāo)注結(jié)果

GPT-1、GPT-2和GPT-3的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和參數(shù)量級(jí)對(duì)比

3.4 ChatGPT

OpenAI公司在GPT-3與ChatGPT之間發(fā)布了多個(gè)迭代版本，其中包括：2021年7月推出了Codex系列；2022年1月，引入RLHF（基于人工反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)）得到了InstructGPT；2022下半年，推出了融合Codex和InstructGPT的ChatGPT，使用了基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)的版本指令微調(diào)模型。ChatGPT相較于GPT-3，不僅是在文本生成等方面展現(xiàn)出了非常強(qiáng)大的能力，與人類對(duì)話的智能感大幅提升，而且海量數(shù)據(jù)和參數(shù)的支撐下，模型在邏輯推理與思維鏈等方面能力開(kāi)始涌現(xiàn)。ChatGPT可以完成許多相對(duì)復(fù)雜的語(yǔ)言任務(wù)，可以完成包括自動(dòng)文本生成、自動(dòng)問(wèn)答、多輪對(duì)話等，并且能夠主動(dòng)承認(rèn)錯(cuò)誤，質(zhì)疑不正確的問(wèn)題等。此外，ChatGPT還能編寫(xiě)和調(diào)試計(jì)算機(jī)程序。

ChatGPT訓(xùn)練流程

強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練流程

• 來(lái)源于兄弟模型InstructGPT；
• ChatGPT核心技術(shù)HFRL（Human Feedback Reinforcement Learning），本質(zhì)就是如何把機(jī)器的知識(shí)與人的知識(shí)對(duì)齊；
• 讓具備豐富世界知識(shí)的大模型，學(xué)習(xí)“人類偏好”；
• 標(biāo)注人員明顯感覺(jué) InstructGPT 的輸出比 GPT-3 的輸出更好，更可靠；
• PPO：Proximal Policy Optimization；
• Prompt模式較Fine-tune更具生命力；

缺點(diǎn)：

• 結(jié)果不穩(wěn)定；
• 推理能力有限；
• 知識(shí)更新困難；

目前ChatGPT的應(yīng)用主要包括：

• 聊天機(jī)器人，可以使用ChatGPT來(lái)自由對(duì)話，使機(jī)器人能夠向用戶做出自然的回應(yīng)；
• 編寫(xiě)和調(diào)試計(jì)算機(jī)程序；
• 文學(xué)、媒體相關(guān)領(lǐng)域的創(chuàng)作，包括創(chuàng)作音樂(lè)、電視劇、童話故事、詩(shī)歌和歌詞等；
• 教育、考試、回答測(cè)試問(wèn)題；
• 通過(guò)API結(jié)構(gòu)集成到其他應(yīng)用中，ChatGPT在推出后僅兩個(gè)月活躍用戶就達(dá)到了一個(gè)億，成為了史上用戶增長(zhǎng)速度最快的消費(fèi)級(jí)應(yīng)用程序；

3.5 GPT-4

GPT-4于2023年3月份發(fā)布，相較于之前版本的GPT模型，在推理、文本生成、對(duì)話等方面有了大幅提升之外，GPT-4邁出了從語(yǔ)言模型向多模態(tài)模型進(jìn)化的第一步。GPT-4最大的變化即能夠接受圖像的輸入，并且能夠生成文本語(yǔ)言，并且在看圖能力方面有讓人驚喜的表現(xiàn)的。同時(shí)可以處理超過(guò)25000字長(zhǎng)文本，以及寫(xiě)作能力的大幅提升，能夠編歌曲、寫(xiě)劇本、學(xué)習(xí)用戶寫(xiě)作風(fēng)格，同時(shí)包括GRE、SAT等考試能力也有大幅提升。在基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)的各項(xiàng)基準(zhǔn)上評(píng)估GPT-4，GPT-4明顯優(yōu)于現(xiàn)有的大型語(yǔ)言模型，以及大多數(shù)SOTA模型。

GPT-4訓(xùn)練過(guò)程主要分為三個(gè)階段，如下圖：

• 第一階段：構(gòu)建交叉注意力架構(gòu)預(yù)訓(xùn)練模型，收集數(shù)據(jù)并進(jìn)行有監(jiān)督策略精調(diào)；

GPT-4模型是基于GPT-3.5構(gòu)建的，增加了視覺(jué)語(yǔ)言模型組件（在圖形Transformer階段完成的視覺(jué)預(yù)訓(xùn)練模型）。為了預(yù)訓(xùn)練模型在多模態(tài)領(lǐng)域進(jìn)行初步調(diào)優(yōu)，首先會(huì)在文本數(shù)據(jù)集和多模態(tài)數(shù)據(jù)集中抽取問(wèn)題，由人類標(biāo)注員，給出高質(zhì)量答案，然后用這些人工標(biāo)注好的數(shù)據(jù)來(lái)精調(diào)GPT-4初始模型。

• 第二階段：訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型（RRM）和 基于規(guī)則的獎(jiǎng)勵(lì)模型（RBRM）；

首先基于安全規(guī)則設(shè)計(jì)基于規(guī)則的獎(jiǎng)勵(lì)模型并完成驗(yàn)證。這一模型與傳統(tǒng)NLP領(lǐng)域的規(guī)則模型設(shè)計(jì)方法一致。 然后在數(shù)據(jù)集中抽取問(wèn)題，使用第一階段生成的模型，對(duì)于每個(gè)問(wèn)題，生成多個(gè)不同的回答。人類標(biāo)注者對(duì)這些結(jié)果綜合考慮給出排名順序。接下來(lái)，使用這個(gè)排序結(jié)果數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練GPT-4的獎(jiǎng)勵(lì)模型。對(duì)多個(gè)排序結(jié)果，兩兩組合，形成多個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)。RM模型接受一個(gè)輸入，給出評(píng)價(jià)回答質(zhì)量的分?jǐn)?shù)。這樣，對(duì)于一對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，調(diào)節(jié)參數(shù)使得高質(zhì)量回答的打分比低質(zhì)量的打分要高。這一過(guò)程類似于教練或老師輔導(dǎo)。

• 第三階段：采用PPO強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化策略；

PPO的核心思路在于將Policy Gradient中On-policy的訓(xùn)練過(guò)程轉(zhuǎn)化為Off-policy，即將在線學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)化為離線學(xué)習(xí)，這個(gè)轉(zhuǎn)化過(guò)程被稱之為Importance Sampling。這一階段利用第二階段訓(xùn)練好的獎(jiǎng)勵(lì)模型和基于規(guī)則的獎(jiǎng)勵(lì)模型，靠獎(jiǎng)勵(lì)打分來(lái)更新預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)。在GPT-4數(shù)據(jù)集中抽取問(wèn)題，使用PPO模型生成回答，并用上一階段訓(xùn)練好的RM+RBRM模型給出質(zhì)量分?jǐn)?shù)。把回報(bào)分?jǐn)?shù)依次傳遞，由此產(chǎn)生策略梯度，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式以更新PPO模型參數(shù)。

4、結(jié)語(yǔ)

大語(yǔ)言模型的出現(xiàn)，為我們提供了一種新的思路，即通過(guò)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)技術(shù)，讓模型具備更強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力，從而能夠應(yīng)用于更多的NLP任務(wù)。未來(lái)，我們可以期待更加智能、靈活、高效的語(yǔ)言模型的出現(xiàn)，它們將會(huì)給我們帶來(lái)更多新的可能性和優(yōu)秀的應(yīng)用場(chǎng)景。

大語(yǔ)言模型發(fā)展時(shí)間軸

隨著Transformer的提出，近幾年大語(yǔ)言模型的發(fā)展迅猛，優(yōu)秀代表如GPT系列模型的出現(xiàn)，將語(yǔ)言模型的發(fā)展提升到一個(gè)前所未有的高度。模型參數(shù)量級(jí)也在陡增，帶來(lái)了模型效果提升的同時(shí)，也引入了其他的問(wèn)題。

• 在未經(jīng)大量語(yǔ)料訓(xùn)練的領(lǐng)域缺乏“人類常識(shí)”和一本正經(jīng)的“胡說(shuō)八道”；
• 無(wú)法處理復(fù)雜冗長(zhǎng)或者專業(yè)性很強(qiáng)的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)；
• 需要大量的算力來(lái)支持其訓(xùn)練和預(yù)測(cè)；
• 訓(xùn)練成本極高，無(wú)法實(shí)時(shí)的融入新知識(shí)到大模型；
• “黑盒模型”，對(duì)其能否產(chǎn)生攻擊性或者傷害性的表述，無(wú)法做出保證；
• 存在幻覺(jué)和推理錯(cuò)誤；
• 泄露隱私的可能；
• 事實(shí)檢索性和復(fù)雜計(jì)算性效果差，無(wú)法實(shí)現(xiàn)一些實(shí)時(shí)性、動(dòng)態(tài)變化性的任務(wù)；

業(yè)界大佬對(duì)大模型的發(fā)展也都各持不同的觀點(diǎn)。

5 、[1] A Neural Probabilistic Language Model

• [2] Recurrent Neural Network Regularization
• [3] Long Short-Term Memory
• [4] Deep Contextual Word Embeddings
• [5] Attention Is All Your Need
• [6] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
• [7] Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
• [8] Language Models are Unsupervised Multitask Learners
• [9] Language Models are Few-shot Learners
• [10] Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing
• [11] Training language models to follow instructions with human feedback
• [12] Proximal Policy Optimization Algorithms
• [13] ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue
• [14] Deep Residual Learning for Image Recognition