一个 GPT 会话例子

先看例 1，用明确的指令“翻译”让 GPT 做一个翻译。

GPT的实现原理可以用一句话表述：通过输入一段文本，模型会预测出最可能成为下一个字的字。在例 1 中，因为字符串是以“翻译：”开头的，所以，虽然没有指明翻译成什么语言，GPT 模型也就能据此推测出“我们想翻译成英文”并给出结果。后续我们再输入中文，它也能准确地预测这是一个翻译任务。

把这个过程画成流程图，会更加清晰。

串联概念：经典概率模型

这个经典概率模型比 Transformer 简单 10 倍，非常易于理解。

假设我们要做一个汪星人的大模型，汪星人只有睡觉、跑步、吃饭三个行为，汪星语也只有下面这一种句式。

我 刚才 跑步，我 现在 吃饭

我们的目标和 GPT 是一样的，都是用已有的文本预测下一个字，比如下面的例子。

我 刚才 跑步，我 现在 ___

要预测上面例子的横线里应该填什么，只要计算“跑步”这个行为之后哪个行为的概率最大就可以了。比如：P(吃饭|跑步) 表示汪星人在“跑步”之后，下一个行为是“吃饭”的概率。

从程序视角实现这个“大模型”，显然需要先建立一个词表（Vocabulary），存储所有的汪星词汇。看下面这张图，一共有六个词，我、刚才、现在、吃饭、睡觉、跑步。那这个词表的长度 L 就等于 6。

然后，根据汪星语料，计算每一个词的概率 P(wn|wi)，这也就是汪星大模型的模型训练过程。在模型运行时，可以根据输入的文本, 遍历词表获取每个词的概率，输出一个结果向量（长度也为 L）。

[0, 0, 0, 0.6, 0.3, 0.1]

比如上面的向量里 4 号词概率最高，是 0.6，所以下一个字要输出“吃饭”。

接下来的 Transformer 程序流程虽然比这个复杂，但是和外围辅助概念输入、输出、词表相比，结构和功能是一样的，只是概率计算方法不同。所以，我们完全可以在这个流程图的基础上进一步细化理解 Transformer 程序流程。

摸清流程：Transformer 架构及流程图

对普通工程师来说，我们可以用“分治法”把 Transformer 架构先用红框分为 3 大部分，输入、编解码、输出，更容易一步步理解它。

Transformer 是怎么做到通过输入一段文本，GPT 模型就能预测出最可能成为下一个字的字的呢？这个问题，我想下面的图已经表示得非常清楚了。

步骤1：处理初始输入

• 输入模块：当 Transformer 接收到初始输入“我爱你”时，它首先通过其输入层进行数据转换，将文本转化为内部可处理的格式。
• 编解码模块：随后，经过转换的数据进入编解码层。这是 Transformer 的核心，它会基于输入进行预测，并输出概率最高的下一个字符，这里假设是 “i”。

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步骤2：处理新输入，输出下一个词

• 输入模块：此时，新的输入变成了“我爱你”和上一步输出的 “i” 的组合。
• 编解码模块：Transformer 再次对这个更新后的序列进行预测，这次它预测下一个词是 “love”

程序视角的逻辑：矩阵计算

Transformer 架构里的所有算法，其实都是矩阵和向量计算。

先看一个 N x M 的矩阵数据结构例子。可以理解为程序中的 n 行 m 列的数组。

其中，当 N = 1 时，就叫做 M 维向量。

简单起见，我们可以把每一个方框里的算法统一描述为下图。

Transformer 矩阵运算核心逻辑

在 Transformer 架构中，数据流动的核心是矩阵运算。每一个算法方框都接收一个 动态矩阵N1×M1 作为输入。这个动态矩阵代表了用户的输入或算法的中间结果。

核心计算过程

每个算法会用输入的动态矩阵，与一系列 预先训练好的参数矩阵（Ci×Di）进行计算。这些参数矩阵就是模型的“记忆”，是 Transformer 经过大量数据训练后形成的固定数值。

多层重复计算

编解码层中的 “Nx” 代表算法重复的次数。这意味着，同样的计算流程会执行 Nx 次。但需要注意的是，每一层的参数矩阵都是独一无二的，因此每一层都拥有自己独立的一套参数矩阵。

“我爱你”的生成过程

以您的例子为例，“我爱你”这个字符串在进入 Transformer 后，会经历一个多层计算的过程。它会依次与每一层预训练好的参数矩阵进行复杂的运算，最终输出一个概率向量。这个向量中概率最大的字符，就是模型预测的下一个字——“i”。

总而言之，Transformer 的核心在于其多层矩阵运算，其中动态的输入数据（Ni×Mi）与预训练好的固定参数矩阵（Ci×Di）相互作用，最终完成对下一个词的预测。

Transformer 核心算法和结构

我们集中注意力，依次细化最核心的三个算法和结构：Token 词表，Embedding 向量，Self-Attention 算法，并且在经典模型的程序流程图上进行细化。

Token 和 Token 词表

在自然语言处理中，Token 是一个非常基础的概念，可以理解为最小的语言单元。它可以是一个词、一个字符，甚至是一个词的一部分。例如，句子 “I love you.” 可以被切分为三个 Token：“I”、“love”、“you”。

但在中文里，因为没有天然的空格分隔，Token 的划分就更复杂了。例如，“我爱你”通常会被切分为三个字：“我”、“爱”、“你”。

输入模块的核心：Embedding向量

Embedding 向量具体形式如下。

#i --> [0.1095,0.0336,...,0.1263,0.2155,....,0.1589,0.0282,0.1756]

对应的，它的 Token 词表在逻辑上可以细化为下图。

Transformer 架构输入部分第一个流程就是 Embedding，以这个例子里的输入 Token [我, 爱, 你, #i ]为例，你可以把这个过程理解为：Token 挨个去词表抽取相应的 Embedding，这个过程我用图片表示出来了。

你看，假设词表总长度是 L，比如“我”这个 Token 的 Embedding 就可以直接从词表里取出来，这个例子输入的总 Token 数量 N = 4，Embedding 向量的维度是 M，此时抽取的矩阵是一个 4 x M 的矩阵。

在 GPT-3 里，Embedding 的维度 M = 12288，这个例子里 N = 4，所以最终输入模块得到的矩阵就是下面这样的。

这个矩阵会被传递给编解码模块用作起始输入。一个 Embedding 维度代表一个 Token 的语义属性，维度越高，训练成本就越高，GPT-3 的经验是 M = 12288 维，就足够涌现出类似人类的智能。

好了，到此为止，我们已经把输入模块做了足够细化，下面是第一次细化后对应的程序流程图。

编解码模块核心：Self-Attention 算法

大模型做预测的时候，会关心或者叫注意当前自己这个句子里的那些重要的词，这个思想正是 自注意 Self-Attention 这个算法的命名来源。

自注意力机制（Self-Attention）是编解码模块的第一步，也是最重要的一步，目的是计算输入的每个 Token 在当前句子里的重要性，以便后续算法做预测时更关注那些重要的 Token。

我们分别从参数和算法两个角度来说明这个算法流程。

1.参数视角

模型需要训练并得到 3 个权重矩阵，分别叫 Wq、Wk、Wv。

现在输入的 Token 列表是 [t1, t2, t3 … tn]，假设当前需要计算第 i 个 Token 的重要性，记为 ti，那么 Wq、Wk、Wv 分别是什么意思呢？

Wq 是为了生成查询向量，也就是 ti 拿来去向别人查询的向量。

Wk 是为了生成键向量，也就是 ti 用来回应它人查询的向量。

Wv 是为了生成值向量，也就是表示 ti 的重要性值的向量。

2.算法视角

首先，我们写下 ti 的 Embedding 向量。

我来拆解一下整个过程。

第一步，生成每个 Token 对应的 Q（查询向量），K（键向量），V（值向量）。针对 ti 的算法图就是下面这样的。

第二步，Token ti 拿着自己的 Q 向量去询问每个 Token，并得到自己的重要性分数 Score。

再反过来，当其他 Token 向 ti 查询的时候，ti 会用自己的 K 向量参与回应计算。

第三步，[score1, score2,… score-n] 这些分数再和 ti 的值向量 V 计算，就得到了模型内部表示重要性的向量 Z。

自注意力机制（Self-Attention）是 GPT 拥有高智能在算法层面的核心因素，我们对编解码模块的注意也就到这个算法为止。不用有太多负担，理解即可。接下来可以把完整的程序流程图绘制出来了。

最终的 Transformer 程序流程图

现在可以进行第二次程序流程图细化，得到最终的 Transformer 程序流程图。你也可以在这张图的基础上回看前面的内容，进一步理解细节。

里有几个流程要点，我再来强调一下。

N 为输入 Token 总数，M 为 Embedding 维度，L 为词表总数。

关键流程是这样的：词的 Token 化 -> Embedding 查询 -> 组成 NxM 输入矩阵 -> Self-Attention 计算 Q，K，V -> Nk 层计算 -> 得到结果向量。

涉及的几个关键参数分别是 Token 词表，每个 Token 的 Embedding 向量，Wq、Wk、Wv 权重矩阵，以及其他算法层 Ci x Di 参数矩阵。

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