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GPT（Generative Pre-trained Transformer）和 Transformer的比较

news 文章来源：https://blog.csdn.net/flyfish1986/article/details/144163452 2025/1/11 22:50:38

GPT（Generative Pre-trained Transformer）和 Transformer 的比较

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1. Transformer 是一种模型架构

Transformer 是一种通用的神经网络架构，由 Vaswani 等人在论文 “Attention Is All You Need”（2017）中提出。其核心特点是完全基于注意力机制（Self-Attention）进行信息建模，去除了传统的 RNN/CNN 结构。

Transformer 的关键特点

结构分为两部分：
1. 编码器（Encoder）：将输入序列映射为上下文相关的隐藏表示。
2. 解码器（Decoder）：根据编码器输出和先前的目标序列生成新的序列（如翻译、文本生成）。
核心模块：
- 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：捕捉输入序列中不同部分的关系。
- 位置编码（Positional Encoding）：补偿 Transformer 缺乏序列信息的短板。
- 前馈神经网络（Feed-Forward Networks, FFN）：对注意力输出进一步处理。
- 层归一化和残差连接（Layer Normalization & Residual Connections）：缓解深层网络训练难题。

Transformer 的用途

通用框架：Transformer 可以用于任意需要序列到序列建模的任务，比如机器翻译、文本分类、问答系统等。

2. GPT 是一种基于 Transformer 的特化模型

GPT 是 OpenAI 在 Transformer 架构基础上进行设计和优化的一种特化模型，用于生成任务（如语言建模和文本生成）。

GPT 的特点

仅使用 Transformer 的解码器部分
- GPT 舍弃了完整 Transformer 的编码器-解码器结构，仅保留了解码器。
- 解码器适用于自回归任务（Autoregressive Tasks），即依赖之前的上下文生成下一步输出。
自回归生成方式
- GPT 是通过自回归语言建模（Autoregressive Language Modeling）训练的，预测下一个单词的概率：
  $P(x_1, x_2, \dots, x_T) = \prod_{t=1}^{T} P(x_t | x_1, x_2, \dots, x_{t-1})$
预训练和微调
- 预训练（Pretraining）：在大规模无监督文本语料上进行语言建模训练，捕捉通用语言知识。
- 微调（Fine-tuning）：在具体任务上使用监督数据进行调整，使模型适应特定任务。
改进的训练技巧
- GPT 引入了一些针对解码器的优化，比如改进的初始化、梯度截断、动态批量大小调整等。

3. 核心区别

方面	Transformer	GPT
结构	编码器 + 解码器	仅使用解码器
训练目标	通用，适配不同任务	自回归语言建模（预测下一个词）
适用任务	序列到序列任务（翻译、分类、问答等）	文本生成、对话、补全
输入依赖	输入序列可以双向（编码器）或单向（解码器）	输入序列只能是单向（自回归）
位置编码方式	标准位置编码	类似，但可以调整为适配任务的变体
应用扩展	通用框架，用于 NLP、CV 等领域	专注于语言生成，适配特定的下游任务

4. GPT 和 Transformer 的关系

GPT 是 Transformer 的子集：GPT 基于 Transformer 的解码器部分设计，是一种专注于生成任务的特化模型。
架构优化：虽然 GPT 继承了 Transformer 的基本架构，但针对生成任务和大规模预训练场景进行了优化。
功能聚焦：Transformer 是通用的序列建模工具，而 GPT 是针对语言生成任务的具体实现。

解释GPT 只有解码器的原因

1. Transformer 的全貌：编码器和解码器

Transformer 是一种深度学习架构，由 编码器（Encoder） 和 解码器（Decoder） 组成。这种架构最初由 Vaswani 等人在 2017 年提出，专门为序列到序列（Seq2Seq）任务设计，如机器翻译。我们先来看这两个部分的功能：

1.1 编码器（Encoder）

编码器的任务是将输入序列（如原文句子）转换为一组上下文相关的表示（高维向量），捕捉输入序列的语义。

输入：输入序列 ( X = (x_1, x_2, …, x_n) )。
处理：
- 利用注意力机制（Self-Attention）计算输入序列中不同位置的关联关系。
- 输出一组高维向量，代表输入序列的上下文语义。
输出：编码后的表示（Contextual Representation）。

1.2 解码器（Decoder）

解码器的任务是根据编码器的输出和已生成的部分序列，逐步生成目标序列。

输入：
1. 编码器的输出（从输入序列提取的语义）。
2. 当前已生成的目标序列（作为解码器的上下文）。
处理：
- 结合编码器输出和解码器内部的自注意力（Self-Attention），捕捉上下文关系。
- Masking 机制确保生成是因果性的：当前生成位置不能访问未来位置。
输出：目标序列（如翻译后的句子）。

2. Transformer 的典型任务：机器翻译

Transformer 最初设计是为了解决机器翻译问题，比如将一个法语句子翻译成英语。这需要两个关键步骤：

编码器提取原句的语义表示。
解码器利用这些语义信息，生成目标语言的句子。

举例：

输入（法语）：Je mange une pomme.
编码器输出：句子的语义表示（向量）。
解码器生成（英语）：I am eating an apple.

因此，编码器负责理解，解码器负责生成。

3. GPT 的目标任务：语言生成

GPT 的目标并不是像机器翻译那样，需要对输入语句进行“理解”后生成目标语句。GPT 是一个语言生成模型，其任务是根据已给定的上下文生成下一步的输出。

3.1 任务特点

GPT 只需要一个输入序列（上下文），然后从头到尾生成输出序列。
生成是逐步进行的，比如：
- 输入：Once upon a time, there was a king who
- 输出：Once upon a time, there was a king who ruled a prosperous kingdom.

3.2 自回归建模

GPT 使用自回归语言建模（Autoregressive Language Modeling），它的核心是逐步预测下一个单词 (x_t)，只依赖前面的单词：
$P(x_1, x_2, \dots, x_T) = \prod_{t=1}^T P(x_t | x_1, x_2, \dots, x_{t-1})$
这种逐步预测的方法是一个典型的生成过程。

4. 为什么只保留解码器？

GPT 将 Transformer 的架构调整为仅保留了解码器，这是因为它的任务特点决定了编码器是冗余的，解码器已经完全能满足需求。以下分几个方面详细展开：

4.1 编码器的角色对 GPT 的任务无用

编码器的主要作用是压缩输入序列，提取全局语义信息。这对于翻译、文本分类等任务至关重要，但对于语言生成来说：

输入序列就是生成序列的上下文，它直接参与生成过程。
GPT 不需要“理解”或“压缩”输入，只需在每一步基于已有上下文生成下一个单词。
解码器通过自注意力机制（Self-Attention）已经能够捕捉输入的上下文信息，无需编码器额外的处理。

4.2 解码器的 Masked Attention

解码器内置的 Masked Attention 机制确保生成过程是因果一致的，即预测当前单词时只依赖于之前的单词。这种设计让解码器能够单独完成生成任务，而不需要编码器的辅助。

4.3 简化架构，提高效率

如果保留编码器，模型需要处理输入的编码以及解码器与编码器的交互，增加计算复杂度。
去掉编码器后，模型的参数更少，训练和推理更高效。

4.4 专注生成任务

GPT 的设计目标是生成自然语言，而不是在输入和输出之间建立映射（如翻译任务）。解码器专注于生成，符合语言建模任务的特点。

5. 解码器如何完成任务？

只保留解码器的 GPT 通过以下机制完成语言生成：

5.1 自注意力（Self-Attention）

让解码器能够动态捕捉输入序列中各单词之间的关联关系。
对于生成任务，自注意力允许模型根据上下文生成连贯的文本。

5.2 Masked Self-Attention

屏蔽掉当前位置之后的单词，确保生成符合因果性。
每一步生成只依赖于之前生成的部分。

5.3 多层解码器堆叠

解码器的多层结构让模型能够捕捉更深层次的语言模式，如句法结构、语义关联等。

5.4 Softmax 输出与下一个单词的采样

解码器最后通过 Softmax 生成下一个单词的概率分布。
根据概率采样（或选择最大概率）生成最终的输出。