作為“行外人”，你可以了解的GPT和Prompt知識(shí)有哪些？
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關(guān)于GPT你需要了解啥？
引言
在自然語言處理領(lǐng)域，大語言模型GPT已經(jīng)成為了研究的熱點(diǎn)之一。GPT（Generative Pre-trained Transformer）是由OpenAI提出的一種基于Transformer網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型。GPT模型的出現(xiàn)，使得自然語言處理的許多任務(wù)都得到了極大的改善，如文本生成、機(jī)器翻譯、問答系統(tǒng)等。本文將結(jié)合多篇文章，對(duì)GPT模型的背景知識(shí)和設(shè)計(jì)技巧進(jìn)行詳細(xì)的介紹。
GPT模型的背景知識(shí)
Transformer網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
Transformer是一種完全基于注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，由Google在2017年提出，用于自然語言處理任務(wù)。Transformer可以并行計(jì)算，具有較強(qiáng)的表達(dá)能力和可擴(kuò)展性，可以處理任意長(zhǎng)度的輸入序列，因此成為了自然語言處理領(lǐng)域中的重要模型。
Transformer網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要由兩個(gè)部分組成：編碼器和解碼器。編碼器將輸入序列中的每一個(gè)單詞向量化，通過多頭注意力機(jī)制，對(duì)輸入序列進(jìn)行編碼；解碼器則將編碼器生成的輸出作為輸入，通過自注意力機(jī)制和編碼器-解碼器注意力機(jī)制，生成目標(biāo)語言的輸出序列。
GPT的預(yù)訓(xùn)練方式
GPT是一種基于Transformer網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型，其預(yù)訓(xùn)練方式主要有兩種：無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練和有監(jiān)督微調(diào)。
無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練即通過大規(guī)模的無標(biāo)注語料庫(kù)來訓(xùn)練模型，讓模型學(xué)習(xí)語言的普遍規(guī)律。具體而言，GPT采用了語言模型的訓(xùn)練方式，即在一段文本中預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞的概率。訓(xùn)練過程中，GPT采用了自回歸模型，即每次只預(yù)測(cè)一個(gè)單詞，前面已經(jīng)預(yù)測(cè)過的單詞作為上下文信息傳遞給下一個(gè)單詞的預(yù)測(cè)。這種訓(xùn)練方式可以使模型學(xué)習(xí)到語言的上下文信息和語法規(guī)則。
有監(jiān)督微調(diào)即在無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)上，通過有標(biāo)注的數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)。在微調(diào)過程中，GPT模型將預(yù)訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)到的語言規(guī)律和語義信息應(yīng)用到具體的任務(wù)中，提高模型的性能。
GPT的模型結(jié)構(gòu)
GPT模型主要由以下三個(gè)部分組成：輸入嵌入層、多層Transformer編碼器和輸出層。其中，輸入嵌入層將輸入的文本序列轉(zhuǎn)換為詞向量表示，多層Transformer編碼器對(duì)輸入的文本序列進(jìn)行編碼，輸出層則將編碼器的輸出轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的單詞概率分布。
1. 輸入嵌入層：GPT模型采用了基于WordPiece的分詞方式，將輸入的文本序列分割成一個(gè)個(gè)單詞，并將每個(gè)單詞轉(zhuǎn)換成一個(gè)固定長(zhǎng)度的向量表示。具體而言，GPT模型采用了一種特殊的嵌入方式，即位置編碼和語義編碼相加的方式，將輸入序列中每個(gè)單詞的位置信息和語義信息融合在一起，生成詞向量表示。
2. 多層Transformer編碼器：GPT模型采用了12層Transformer編碼器，每一層包括多頭自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。多頭自注意力機(jī)制可以使模型關(guān)注輸入序列中不同位置的信息，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)注意力機(jī)制生成的向量進(jìn)行非線性變換，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。在每一層中，輸入序列會(huì)經(jīng)過一系列的變換，得到一個(gè)新的向量表示，這個(gè)向量表示包含了輸入序列中每個(gè)單詞的上下文信息和語義信息。
3. 輸出層：GPT模型的輸出層為一個(gè)全連接層，將編碼器的輸出轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的單詞概率分布。具體而言，輸出層首先將編碼器的輸出映射到一個(gè)固定的詞向量空間，然后再通過Softmax函數(shù)將其轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的單詞概率分布。在預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞時(shí)，模型會(huì)輸出概率最大的單詞作為預(yù)測(cè)結(jié)果。
GPT模型的設(shè)計(jì)技巧
1. 多頭注意力機(jī)制
多頭注意力機(jī)制是Transformer網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的核心組成部分，也是GPT模型中最重要的設(shè)計(jì)技巧之一。多頭注意力機(jī)制可以將輸入序列中不同位置的信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，捕捉輸入序列的上下文信息和語義信息，提高模型的表達(dá)能力。
具體而言，多頭注意力機(jī)制將輸入序列分為多個(gè)頭，每個(gè)頭都可以學(xué)習(xí)到輸入序列中不同位置的信息。在每個(gè)頭中，輸入序列通過一個(gè)查詢、一個(gè)鍵和一個(gè)值進(jìn)行變換，然后通過一個(gè)Softmax函數(shù)計(jì)算注意力權(quán)重并進(jìn)行加權(quán)求和。多頭注意力機(jī)制可以學(xué)習(xí)到輸入序列中不同位置的信息，提高模型的表達(dá)能力。
2. Layer Normalization
Layer Normalization是一種歸一化技術(shù)，可以在每一層的輸出上進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化操作，使得模型更加穩(wěn)定和可靠。在GPT模型中，Layer Normalization被應(yīng)用在每一層的輸出上，對(duì)每個(gè)維度進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化操作，使得每個(gè)維度的均值為0，方差為1。
3. 動(dòng)態(tài)掩碼
動(dòng)態(tài)掩碼是一種在Transformer網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中應(yīng)用的技巧，可以在模型訓(xùn)練過程中動(dòng)態(tài)地掩蓋一部分輸入信息，使得模型在預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞時(shí)只能利用前面已經(jīng)生成的單詞作為上下文信息，而不能利用后面的單詞。
具體而言，動(dòng)態(tài)掩碼的實(shí)現(xiàn)方式為在每個(gè)時(shí)間步驟中，將當(dāng)前時(shí)間步驟之后的單詞對(duì)應(yīng)的位置上的注意力權(quán)重設(shè)置為負(fù)無窮。這樣，在模型生成下一個(gè)單詞時(shí)，就只能利用前面已經(jīng)生成的單詞作為上下文信息，而不能利用后面的單詞。動(dòng)態(tài)掩碼可以使得模型更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞，提高模型的性能。
4. 位置編碼
位置編碼是一種在Transformer網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中應(yīng)用的技巧，可以將輸入序列中的位置信息和語義信息融合在一起，生成詞向量表示。在GPT模型中，位置編碼被應(yīng)用在輸入嵌入層中，對(duì)輸入序列中每個(gè)單詞的位置信息和語義信息進(jìn)行融合。
5. 長(zhǎng)文本處理
在自然語言處理中，長(zhǎng)文本的處理一直是一個(gè)難點(diǎn)問題。在GPT模型中，為了解決長(zhǎng)文本處理問題，采用了以下兩種技巧：
(1) 滑動(dòng)窗口：GPT模型通過滑動(dòng)窗口的方式對(duì)長(zhǎng)文本進(jìn)行分段處理。具體而言，將長(zhǎng)文本分為若干個(gè)固定長(zhǎng)度的子文本，然后對(duì)每個(gè)子文本進(jìn)行預(yù)測(cè)。在預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞時(shí)，將前面已經(jīng)預(yù)測(cè)過的單詞作為上下文信息傳遞給下一個(gè)子文本的預(yù)測(cè)。
(2) 組合預(yù)測(cè)：GPT模型在預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞時(shí)，不僅利用了當(dāng)前子文本的上下文信息，還利用了前面子文本的上下文信息。具體而言，將前面子文本的輸出向量和當(dāng)前子文本的輸出向量進(jìn)行組合，生成一個(gè)新的向量作為當(dāng)前子文本的上下文信息，然后再預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞。
綜上所述，GPT模型通過采用多頭注意力機(jī)制、Layer Normalization、動(dòng)態(tài)掩碼、位置編碼等技巧，以及滑動(dòng)窗口和組合預(yù)測(cè)等方法，解決了自然語言處理中的許多難點(diǎn)問題，提高了模型的性能和泛化能力。
寫在GPT的最后
本文綜合了多篇文章，對(duì)GPT模型的背景知識(shí)和設(shè)計(jì)技巧進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。GPT模型作為一種基于Transformer網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型，在自然語言處理領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。GPT模型的設(shè)計(jì)技巧包括多頭注意力機(jī)制、Layer Normalization、動(dòng)態(tài)掩碼、位置編碼等，以及滑動(dòng)窗口和組合預(yù)測(cè)等方法，這些技巧使得模型更加穩(wěn)定和可靠，提高了模型的性能和泛化能力。
由大語言模型帶火的prompt，你需要了解啥？
Prompt設(shè)計(jì)：背景介紹
Prompt，也稱為指令或提示語，是人工智能和自然語言處理領(lǐng)域中常用的術(shù)語。它指的是輸入到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的一段文本，用來激活代碼模型對(duì)用戶問題進(jìn)行回答或執(zhí)行某些任務(wù)。Prompt的作用是把用戶的問題或需求轉(zhuǎn)換為模型可以運(yùn)行的指令。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，基礎(chǔ)模型是通過大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來提高精確度的。而Prompt的作用是在這些模型中加入更多的上下文信息，使得模型的執(zhí)行結(jié)果更加準(zhǔn)確。
Prompt在自然語言處理中的應(yīng)用非常廣泛，從簡(jiǎn)單的問答系統(tǒng)到更復(fù)雜的機(jī)器翻譯和文本生成，甚至包括在法律、金融和醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用。Prompt的設(shè)計(jì)不僅僅是簡(jiǎn)單地將問題轉(zhuǎn)換為指令，而且要考慮到上下文、語法和語言風(fēng)格等多個(gè)方面。
Prompt設(shè)計(jì)：應(yīng)用場(chǎng)景
問答系統(tǒng)
在問答系統(tǒng)中，Prompt用來接收用戶輸入的問題并給出答案。Prompt通常包括問題的描述，問題的分類和一些相關(guān)信息，比如“請(qǐng)問你想查詢哪個(gè)城市的天氣信息？”這個(gè)Prompt可以用來查詢某個(gè)城市天氣的狀況。在問答系統(tǒng)中，Prompt的設(shè)計(jì)需要考慮到輸入問題的多樣性，包括語義相似的問題和不同的用戶表達(dá)方式等等，從而確保機(jī)器可以準(zhǔn)確地理解用戶的意圖，并給出正確的答案。
文本生成
在文本生成中，Prompt的作用是激活模型，生成新的文本數(shù)據(jù)，例如文章、電子郵件、評(píng)論或故事情節(jié)等。Prompt中通常包括一個(gè)主題、一個(gè)期望的風(fēng)格和語氣和其他一些限制條件，這些條件確保生成的文本內(nèi)容符合預(yù)期。在這個(gè)場(chǎng)景中，Prompt設(shè)計(jì)需要考慮到上下文和文本結(jié)構(gòu)，使生成的文本內(nèi)容更加準(zhǔn)確、生動(dòng)和有意義。
機(jī)器翻譯
在機(jī)器翻譯場(chǎng)景中，Prompt用來激活模型，將一種語言翻譯成另一種語言。Prompt通常包括一些語言特定的信息，比如語言風(fēng)格、語法和上下文，從而確保翻譯的精度和準(zhǔn)確性。在機(jī)器翻譯中，Prompt的設(shè)計(jì)需要考慮到語言之間的差異以及語法和語言結(jié)構(gòu)的變化。
智能客服
在智能客服場(chǎng)景中，Prompt用來接收用戶的問題和需求，并給出有價(jià)值的回答和建議。Prompt通常包括一些關(guān)鍵的提示信息，比如問題的分類、關(guān)鍵字和上下文信息，從而確保機(jī)器可以理解用戶的問題和情境。在這個(gè)場(chǎng)景中，Prompt的設(shè)計(jì)需要考慮到語言的表達(dá)和用戶的情感，使得機(jī)器可以給出符合用戶期望的答案和解決方案。
Prompt設(shè)計(jì): 設(shè)計(jì)原則與技巧
盡可能詳細(xì)地描述問題
Prompt盡可能詳細(xì)地描述問題，可以使得機(jī)器更好地理解問題的意圖，從而更準(zhǔn)確地回答用戶的問題。為了更好地描述問題，Prompt可以包括問題的上下文、關(guān)鍵詞和問題的分類等信息。此外，Prompt的設(shè)計(jì)還需要考慮到用戶的表達(dá)方式和語言習(xí)慣。
比如，如果用戶想查詢某城市的天氣信息，一個(gè)詳細(xì)的Prompt可能會(huì)包括：該城市的名稱、查詢的時(shí)間段、溫度、天氣狀況等內(nèi)容。這些詳細(xì)的信息將使系統(tǒng)更好地理解問題，有助于提供更準(zhǔn)確的答案。
使用自然語言
使用自然語言編寫Prompt可以更好地模擬真實(shí)的人機(jī)交互，使得用戶更容易理解和接受。 使用自然語言編寫Prompt時(shí)，需要注意語法和語言風(fēng)格。在編寫Prompt時(shí)，需要考慮到用戶的語言習(xí)慣和表達(dá)方式，使得機(jī)器可以更好地理解人類語言，并給出正確的答案。
比如，一個(gè)銷售機(jī)器人需要為用戶查找特定產(chǎn)品的信息，一個(gè)使用自然語言的Prompt可以是：“請(qǐng)問您需要查詢哪種產(chǎn)品信息？”，而不是一些機(jī)器化的語句，比如“請(qǐng)輸入產(chǎn)品編號(hào)”。
根據(jù)場(chǎng)景定制Prompt
不同的場(chǎng)景需要不同的Prompt，因?yàn)椴煌膱?chǎng)景涉及到不同的問題類型、語言風(fēng)格、語法等。因此，Prompt的設(shè)計(jì)需要根據(jù)具體的場(chǎng)景進(jìn)行定制，以確保機(jī)器可以更好地理解用戶的問題。
比如，在一個(gè)機(jī)器翻譯場(chǎng)景中，Prompt需要包含目標(biāo)語言和源語言的相關(guān)信息，并考慮到語言之間的差異和語言結(jié)構(gòu)的變化。在智能客服場(chǎng)景中，Prompt需要考慮到用戶情感和表達(dá)方式，以確保機(jī)器可以提供有價(jià)值的答案和建議。
提供適當(dāng)?shù)纳舷挛男畔?/strong>
上下文信息是Prompt設(shè)計(jì)中非常重要的一部分，因?yàn)樗梢宰寵C(jī)器更好地理解問題和上下文。在設(shè)計(jì)Prompt時(shí)，需要提供盡可能多的上下文信息。例如，如果用戶問“明天會(huì)下雨嗎？”一個(gè)完整的Prompt可能是：“我需要知道您所在城市的天氣預(yù)報(bào)，以便回答您的問題?！?/p>
考慮一下GPT體驗(yàn)
Prompt設(shè)計(jì)應(yīng)該考慮到GPT“體驗(yàn)”，以便更方便地使用機(jī)器人系統(tǒng)，從而提高模型滿意度和使用率。設(shè)計(jì)有趣、交互性強(qiáng)、易于理解的Prompt可以增強(qiáng)用戶的參與度和使用體驗(yàn)。
例如，一個(gè)問答機(jī)器人的Prompt可以是：“我是你的私人知識(shí)庫(kù)，請(qǐng)問你有什么問題？”這種溫馨的語言可以增加用戶的情感參與，使用戶更愿意使用這個(gè)機(jī)器人。
Prompt設(shè)計(jì): 實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)
對(duì)于復(fù)雜的問題，可以使用多個(gè)Prompt
有些問題可能比較復(fù)雜，不能僅通過一個(gè)Prompt來解答。 在這種情況下，使用多個(gè)Prompt可以讓機(jī)器更好地理解問題所涉及的消費(fèi)者需求，并給出準(zhǔn)確的答案。例如，機(jī)器翻譯可能需要多個(gè)Prompt解答，以保證翻譯的準(zhǔn)確性。
使用預(yù)處理技術(shù)提高Prompt的質(zhì)量
預(yù)處理技術(shù)可以使得輸入的Prompt更加清晰、易理解和準(zhǔn)確。例如，使用詞性標(biāo)注、語言轉(zhuǎn)換、清洗等技術(shù)可以排除錯(cuò)誤的輸入信息，使得輸入的Prompt更加準(zhǔn)確和具體。
持續(xù)優(yōu)化Prompt
Prompt設(shè)計(jì)并非一次性完成，隨著時(shí)間的推移，Prompt的質(zhì)量會(huì)不斷得到改進(jìn)和優(yōu)化。通過不斷收集用戶反饋，可以優(yōu)化Prompt的設(shè)計(jì)，提高回答的準(zhǔn)確性和機(jī)器的響應(yīng)速度。
利用歷史數(shù)據(jù)和反饋循環(huán)對(duì)Prompt做出更好的調(diào)整和更新
根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和反饋循環(huán)可以對(duì)Prompt進(jìn)行調(diào)整和更新，以便更好地滿足需求。利用歷史數(shù)據(jù)可以優(yōu)化Prompt的設(shè)計(jì)，在語言方面更加準(zhǔn)確地理解用戶的問題，同時(shí)通過用戶的反饋循環(huán)來改進(jìn)Prompt的質(zhì)量，以逐步優(yōu)化其回答準(zhǔn)確度。
語言風(fēng)格要考慮到地域文化
Prompt的設(shè)計(jì)需要考慮到不同的地域和文化，以確保它們與用戶所處的語言環(huán)境相匹配。對(duì)于國(guó)際性的機(jī)器人，需要深入了解不同語言和文化的細(xì)節(jié)，以確保Prompt的速度和準(zhǔn)確性。
寫在prompt的最后
Prompt的設(shè)計(jì)是使機(jī)器智能更真實(shí)地模擬人類交互的關(guān)鍵，提高了機(jī)器理解人類語言的能力。在此過程中，需要綜合考慮建立Prompt的各種方法和技術(shù)，并考慮到諸如語法、語言風(fēng)格和上下文等基本因素。在實(shí)踐中，持續(xù)提高Prompt的質(zhì)量可以帶來更準(zhǔn)確的執(zhí)行和更好的用戶體驗(yàn)。大力發(fā)展Prompt技術(shù)的同時(shí)，我們需要更積極地去解決在使用過程中的一些負(fù)面問題，比如對(duì)人工智能應(yīng)用的擔(dān)憂和恐慌。
