简介

本文详细介绍了Transformer架构如何重塑NLP领域，从最初的编码器-解码器结构发展到BERT和GPT两种语言建模方法。文章探讨了语言模型的泛化能力、任务适配挑战，以及提示工程技术的兴起，如InstructGPT和LaMDA。随着模型规模扩大，生成有害内容等问题随之出现，当前AI正朝着减少有害内容、提升回答真实性的方向发展，并与多种智能技术结合，开启新的AI应用时代。

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像 ChatGPT、Bard 这样的 AI 对话代理，最近人气飙升。它们与许多语言模型一道，在新兴的技术前沿展开激烈竞争。这些工具正通过浏览器和通信平台进入我们的日常生活。然而，行业不断演变，跟进并不容易。因此，决定使用或投资哪款产品，常常令人犹豫。保持领先的关键在于洞察技术趋势。理解 GPT 与 BERT 的运作原理，将赋予你在瞬息万变的语言模型格局中前行的能力。

这项技术的核心，是创新性的 Transformer 架构。它是一种深度学习模型，凭借非凡的效率，重塑了我们处理自然语言文本的方式。本文将带你深入了解 Transformer，回顾它令人瞩目的演进与改进历程。读到最后，你将对驱动当今语言模型的前沿技术有一个扎实的把握。

改变格局的模型

新一代强大的语言模型始于 2017 年的一次突破，当年一篇里程碑式论文《Attention is All You Need》提出了革命性的 AI 架构——Transformer。这种由多层 Transformer 堆叠而成的编码器—解码器结构，很快在自然语言处理（NLP）领域广受欢迎。

图 1: (a) 在编码器—解码器架构中，输入序列首先被编码为状态向量，然后用于解码输出序列；(b) Transformer 层，以及编码器和解码器模块，均由多层 Transformer 堆叠构成。

其创新性的注意力机制和并行处理，使该模型区别于传统的卷积神经网络（CNN）和循环长短期记忆网络（LSTM）。该网络能并行处理数据序列，并通过注意力层模拟人脑的聚焦方式。

这一机制能够捕捉文本中词与词之间的关系，大幅提升长序列处理的效率。结果是，这种并行架构充分利用了图形处理器的性能，而注意力层则消除了循环网络中常见的“遗忘”问题。

在下图中，你可以看到注意力层的激活情况。一个注意力层可以处理多个注意力头。这些激活展示了模型在训练过程中学习到的重要关联：

图 2：模型在文本元素之间建立的连接。这些关联是在训练中学习得到的。

信息的摄取

问题随之而来：在这种架构下，如何训练语言建模任务？由于注意力层会观察整个序列，如果输出已被提前看到，训练效果将会削弱。为了解决这一问题，有两种方法：

图 3：语言建模方法。（a) 掩码语言建模（Masked Language Modeling，MLM），预测序列中被隐藏的词；（b) 因果语言建模（Causal Language Modeling，CLM），预测序列中的下一个词。

BERT 的掩码语言建模（MLM）与 GPT 的因果语言建模（CLM），分别由 Google 和 OpenAI 的研究人员提出，标志着 NLP 技术的一次重大飞跃。它们规模庞大，参数数量从数百万到数十亿不等，只有具备强大算力的公司才能训练。MLM 利用编码器模块对部分输入进行遮蔽，挑战模型去填补空缺；而 CLM 则通过解码器中的掩码注意力层预测序列的下一个元素，以避免在训练中“看到”未来信息。

尽管这些模型在知识提取方面表现出色，但各自仍有局限。例如，MLM 能利用整个序列的信息，但计算误差时仅使用序列的 15%；而 CLM 能充分利用输出序列，却只能学习因果信息。此外，为了适应具体任务，这两类模型都需要进行修改和微调。

AI 的泛化能力

这些语言模型的力量，首先体现在它们能从有限示例中进行泛化。然而，要在实际应用中发挥作用，它们仍需针对特定任务进行适配。这是一项挑战，因为传统的结构修改与末层微调方法在商业化场景下缺乏可扩展性。因此，研究人员和工程师探索了一种新方法：让模型学会泛化任务指令，输入自然语言指令及其参数，然后在输出序列中执行所需任务。这正是 GPT-3 和 T5 等模型崛起的背景。

图 4: T5: Text-text framework

图 5：GPT-3 执行语言模型任务时使用的上下文学习设置

随着这些改进，正如计算能力的增长曾由摩尔定律定义一样，语言模型参数数量不断增加的趋势，似乎也代表了这一规律的新版本。

图 6：语言模型参数数量随年份的演变。

然而，增大语言模型的规模并不意味着它们在遵循用户意图上更为出色。例如，大型语言模型可能生成虚假、有害或无用的内容。换言之，这些模型并未与用户需求完全对齐。

再进一步：提示工程

在这一阶段，技术需要更高的精度，以准确满足用户需求。为此，InstructGPT 和 LaMDA 等技术将其语言模型与用户意图分离，而是通过对人类反馈进行微调和强化学习来优化表现。LaMDA 还扩展了策略，可查询外部知识源。

图 7：LaMDA 通过与外部信息检索系统交互来实现信息落地

LaMDA-Base 在第一次调用时返回初步答案，随后由 LaMDA-Research 模型进行连续调用。是否查询信息检索系统或直接响应用户，由 LaMDA-Research 输出的首词（TS）决定，该首词用于识别下一步的接收对象。

图 8: InstructGPT 结构图.

InstructGPT 有三种方法：（1）监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）；（2）奖励模型（Reward Model，RM）训练；（3）基于该奖励模型的近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）强化学习。

InstructGPT 与 LaMDA 分别支撑了 ChatGPT 和 Bard 的 AI 服务。当前，两者都在致力于减少有害内容并提升回答的真实性。在应用层面，随着它们在众多平台和服务中的集成，以及与其他智能技术（如 DALL·E 2 与 Imagen 的文本生成图像、MusicLM 的文本生成音乐）结合，一个前所未有的 AI 应用时代正在开启。

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