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news 2025/7/29 21:02:05

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在GPT-1之前，传统的 NLP 模型往往使用大量的数据对有监督的模型进行任务相关的模型训练，但是这种有监督学习的任务存在两个缺点：预训练语言模型之GPT

需要大量的标注数据，高质量的标注数据往往很难获得，因为在很多任务中，标签并不是唯一的或者实例标签并不存在明确的边界；
根据一个任务训练的模型很难泛化到其它任务中，这个模型只能叫做“领域专家”而不是真正的理解了 NLP。

1 GPT-1

生成式预训练 Transfomer 模型（Generative Pre-Trained Transformer，GPT），将无监督学习应用到有监督模型的预训练目标。参考GPT的前世今生

GPT-1 语言模型结构上对 Transformer Decoder 进行了一些改动，原本的 Decoder 包含了两个 Multi-Head Attention 结构，GPT 只保留了 Mask Multi-Head Attention。

GPT-1 语言模型通过大量的无监督预训练（Unsupervised Pre-Training）（无监督是指不需要人工介入，不需要标注数据集的预训练），再通过少量有监督微调（Supervised Fine-Tuning）来修正其理解能力。监督训练和无监督训练是什么参考2.1部分

在预训练阶段，GPT-1 使用无标注文本数据集（数据量约 5 GB 大小，模型自身参数 1.17 亿，Transfomer Layer 堆叠 12 层），通过最大化预训练数据集上的似然函数 log-likelihood 来训练模型参数。
在微调阶段，GPT-1 将预训练模型的参数用于特定的自然语言处理任务。

2 GPT-2

GPT-2 的目标旨在训练一个泛化能力更强的词向量模型，它并没有对 GPT-1 的网络进行过多的结构的创新与设计，只是使用了更多的网络参数和更大的数据集。GPT语言模型详细介绍

GPT-2 模型主推零样本学习（Zero Shot Learning），使用了更多的数据（数据集增加 40 GB大小，模型自身参数高达15亿，Transfomer Layer 堆叠 48 层）进行预训练 Pre_Training，将有监督 Fine-Tuning 微调阶段变成了一个无监督的模型，同时增加了预训练多任务 MultiTask 模式（即主张不通过专门的标注数据集训练专用的AI，而是喂取了海量数据后，任意任务都可以完成）。

3 GPT-3

从理论上讲 GPT-3 也是支持 Fine-Tuning 的，但是 Fine-Tuning 需要利用海量的标注数据进行训练才能获得比较好的效果，但是这样也会造成对其它未训练过的任务上表现差，所以 GPT-3 并没有尝试 Fine-Tuning。

零样本学习（Zero-Shot Learning）是一种能够在没有任何样本的情况下学习新类别的方法。通常情况下，模型只能识别它在训练集中见过的类别。但通过零样本学习，模型能够利用一些辅助信息来进行推理，并推广到从未见过的类别上。这些辅助信息可以是关于类别的语义描述、属性或其他先验知识。 Zero-Shot, One-Shot 和 Few-Shot Learning概念介绍

一次样本学习（One-Shot Learning）是一种只需要一个样本就能学习新类别的方法。这种方法试图通过学习样本之间的相似性来进行分类。例如，当我们只有一张狮子的照片时，一次样本学习可以帮助我们将新的狮子图像正确分类。

少样本学习（Few-Shot Learning）是介于零样本学习和一次样本学习之间的方法。它允许模型在有限数量的示例下学习新的类别。相比于零样本学习，少样本学习提供了更多的训练数据，但仍然相对较少。这使得模型能够从少量示例中学习新的类别，并在面对新的输入时进行准确分类。

元学习（Meta Learning）的核心思想在于通过少量的数据寻找一个合适的初始化范围，使得模型能够在有限的数据集上快速拟合，并获得不错的效果（对于一个少样本的任务来说，模型的初始化值非常重要，从一个好的初始化值作为起点，模型能够尽快收敛，使得到的结果非常快的逼近全局最优解）。

GPT-3 模型使用更多的高质量的数据（数据集增加 45 TB大小，模型自身参数高达 1750 亿，Transformer Layer 也从48层提升到 96 层），使用 MAML（Model Agnostic Meta Learning）算法学习一组 Meta-Initialization，能够快速应用到其它任务中。

4 ChatGPT

ChatGPT 基于 GPT-3.5 架构的有监督精调 (Supervised Fine-Tuning, SFT)，训练一个奖励模型（Reward Model，RM），使用来自人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）进行优化训练，通过近端策略优化（Proximal Policy Optimization）算法进行微调。参考ChatGPT原理详解

该方法包括以下三个步骤：一文读懂ChatGPT中的强化学习

第一步：带监督的微调，预训练语言模型对由标注人员管理的相对较少的演示数据进行微调，以学习监督策略（SFT模型），根据选定的提示列表生成输出，这表示基线模型；
第二步：“模仿人类偏好” ，要求标注人员对相对较多的 SFT 模型输出进行投票，创建一个由对比数据组成的新数据集。在该数据集上训练一个新的奖励模型（RM）；
第三步：近端策略优化（PPO），对奖励模型进一步微调以改进 SFT 模型。这一步的结果就是所谓的策略模型。
步骤 1 只进行一次，而步骤 2 和步骤 3 可以连续迭代，在当前的最佳策略模型上收集更多的比较数据，训练出一个新的奖励模型，然后在此基础上再训练出一个新的策略。