open ai可以分析数据吗（快速了解OpenAIGPT）

OpenAI GPT 是在 Google BERT 算法之前提出的，与 BERT 最大的区别在于，GPT 采用了传统的语言模型进行训练，即使用单词的上文预测单词，而 BERT 是同时使用上文和下文预测单词。因此，GPT 更擅长处理自然语言生成任务 (NLG)，而 BERT 更擅长处理自然语言理解任务 (NLU)。

1. OpenAI GPT

OpenAI 在论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》中提出了 GPT 模型，后面又在论文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》提出了 GPT2 模型。GPT2 与 GPT 的模型结构差别不大，但是采用了更大的数据集进行实验。GPT 与 BERT 都采用 Transformer 模型，对 Transformer 和 BERT 不熟悉的童鞋可以参考之前的文章《Transformer 模型详解》和《彻底理解 Google BERT 模型》。

GPT 采用的训练方法分为两步，第一步利用没有标签的文本数据集训练语言模型，第二步是根据具体的下游任务，例如 QA，文本分类等对模型进行微调，BERT 也延用了这一训练方法。我们首先了解一下GPT 与 BERT 的主要区别。

预训练：GPT 预训练的方式和传统的语言模型一样，通过上文，预测下一个单词；GPT 预训练的方式是使用 Mask LM，可以同时通过上文和下文预测单词。例如给定一个句子 [u1, u2, ..., un]，GPT 在预测单词 ui 的时候只会利用 [u1, u2, ..., u(i-1)] 的信息，而 BERT 会同时利用 [u1, u2, ..., u(i-1), u(i 1), ..., un] 的信息。如下图所示。

BERT ELMo 和 GPT 的区别

模型效果：GPT 因为采用了传统语言模型所以更加适合用于自然语言生成类的任务 (NLG)，因为这些任务通常是根据当前信息生成下一刻的信息。而 BERT 更适合用于自然语言理解任务 (NLU)。

模型结构：GPT 采用了 Transformer 的 Decoder，而 BERT 采用了 Transformer 的 Encoder。GPT 使用 Decoder 中的 Mask Multi-Head Attention 结构，在使用 [u1, u2, ..., u(i-1)] 预测单词 ui 的时候，会将 ui 之后的单词 Mask 掉。

2. GPT 模型结构

GPT 使用 Transformer 的 Decoder 结构，并对 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，如下图所示。

GPT 中 Decoder 结构

GPT 使用句子序列预测下一个单词，因此要采用 Mask Multi-Head Attention 对单词的下文遮挡，防止信息泄露。例如给定一个句子包含4个单词 [A, B, C, D]，GPT 需要利用 A 预测 B，利用 [A, B] 预测 C，利用 [A, B, C] 预测 D。则预测 B 的时候，需要将 [B, C, D] Mask 起来。

Mask 操作是在 Self-Attention 进行 Softmax 之前进行的，具体做法是将要 Mask 的位置用一个无穷小的数替换 -inf，然后再 Softmax，如下图所示。

GPT 中的 Masked 操作

GPT Masked 之后 Softmax

可以看到，经过 Mask 和 Softmax 之后，当 GPT 根据单词 A 预测单词 B 时，只能使用单词 A 的信息，根据 [A, B] 预测单词 C 时只能使用单词 A, B 的信息。这样就可以防止信息泄露。

下图是 GPT 整体模型图，其中包含了 12 个 Decoder。

GPT 整体结构

3. GPT 训练过程

GPT 训练过程分为两个部分，无监督预训练语言模型和有监督的下游任务 fine-tuning。

3.1 预训练语言模型

给定句子 U=[u1, u2, ..., un]，GPT 训练语言模型时需要最大化下面的似然函数。

GPT 预训练的目标函数

可以看到 GPT 是一个单向的模型，GPT 的输入用 h0 表示，h0 的计算公式如下。

GPT 的输入 h0

Wp 是单词位置的 Embedding，We 是单词的 Embedding。用 voc 表示词汇表大小，pos 表示最长的句子长度，dim 表示 Embedding 维度，则 Wp 是一个 pos×dim 的矩阵，We 是一个 voc×dim 的矩阵。

得到输入 h0 之后，需要将 h0 依次传入 GPT 的所有 Transformer Decoder 里，最终得到 ht。

GPT 经过 Decoder 之后的输出

最后得到 ht 再预测下个单词的概率。

预测下一个单词

3.2 下游任务 fine-tuning

GPT 经过预训练之后，会针对具体的下游任务对模型进行微调。微调的过程采用的是有监督学习，训练样本包括单词序列 [x1, x2, ..., xm] 和 类标 y。GPT 微调的过程中根据单词序列 [x1, x2, ..., xm] 预测类标 y。

GPT 下游任务微调预测类标

Wy 表示预测输出时的参数，微调时候需要最大化以下函数。

GPT 下游任务微调目标函数

GPT 在微调的时候也考虑预训练的损失函数，所以最终需要优化的函数为：

GPT 微调和预训练目标函数结合

4. GPT 总结

GPT 预训练时利用上文预测下一个单词，BERT 是根据上下文预测单词，因此在很多 NLU 任务上，GPT 的效果都比 BERT 要差。但是 GPT 更加适合用于文本生成的任务，因为文本生成通常都是基于当前已有的信息，生成下一个单词。

建议阅读一下 huggingface 在 Github 上的代码，里面包含了很多基于 Transformer 的模型，包括 roBERTa 和 ALBERT 等。

参考文献

1. GPT 论文：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 网址：https://www.cs.ubc.ca/~amuham01/LING530/papers/radford2018improving.pdf 2. GPT2 论文：Language Models are Unsupervised Multitask Learners 网址：https://www.techbooky.com/wp-content/uploads/2019/02/Better-Language-Models-and-Their-Implications.pdf 3. The Illustrated GPT-2 网址：https://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/

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