PyTorch生成式人工智能（26）——使用PyTorch构建GPT模型

PyTorch生成式人工智能（26）——使用PyTorch构建GPT模型

• 0. 前言
• 1. GPT-2 架构和因果自注意力机制
  • 1.1 GPT-2 架构
  • 1.2 词嵌入和位置编码
  • 1.3 因果自注意力
• 2. 从零开始构建 GPT-2XL
  • 2.1 BPE 分词
  • 2.2 GELU 激活函数
  • 2.3 因果自注意力机制
  • 2.4 构建 GPT-2XL 模型
• 3. 加载预训练权重生成文本
  • 3.1 加载预训练权重
  • 3.2 定义 generate() 函数生成文本
  • 3.3 使用 GPT-2XL 进行文本生成
• 小结
• 系列链接

0. 前言

GPT-2 (Generative Pretrained Transformer 2) 是由 OpenAI 开发的大语言模型 (Large Language Model, LLM)。它标志着自然语言处理 (Large Language Model, NLP) 领域的一个重要里程碑，并为更复杂的模型的发展奠定了基础。GPT-2 是对 GPT-1 的改进，旨在根据给定的提示生成连贯且具有上下文相关性的文本，展示了在多个风格和主题中模仿人类生成文本的卓越能力。
GPT-2 基于 Transformer 架构。然而，与英法翻译器不同，GPT-2 是一个仅包含解码器的 Transformer，这意味着该模型没有编码器部分。在将英语短语翻译成法语时，编码器捕捉英语短语的含义，并将其传递给解码器生成翻译。然而，在文本生成任务中，模型不需要编码器来理解不同的语言，而是基于句子中先前的词元生成文本，采用仅解码器架构。像其他 Transformer 模型一样，GPT-2 使用自注意力机制并行处理输入数据，显著提高了训练 LLM 的效率和效