But what is a GPT? Visual intro to Transformers | Deep learning, chapter 5

3Blue1Brown

1 Apr 202427:14

Summary

TLDR视频脚本详细介绍了生成预训练变换器（GPT）的工作原理，这是一种基于大量数据学习后能够生成新文本的人工智能模型。它解释了变换器如何通过将输入文本分解为小片段（tokens），并将这些片段转换为向量来编码其含义，然后通过注意力块和多层感知器块来更新和传递这些向量，最终生成下一个词的概率分布。视频还探讨了如何使用这些模型来创建聊天机器人，并简要介绍了深度学习的基本结构和训练算法。

Takeaways

🤖 GPT代表生成预训练变换器，是一种能够生成新文本的机器人。
🧠 预训练指的是模型通过大量数据学习的过程，而变换器是一种特殊的神经网络，是当前AI热潮的核心发明。
📈 变换器模型可以用于多种任务，如音频转录、文本生成语音、基于文本描述生成图像等。
🔄 变换器的工作原理包括将输入分解为小块（tokens），然后将这些小块与向量关联，并通过注意力模块和前馈网络进行处理。
🌐 词嵌入（word embeddings）是将单词转换为向量的过程，这些向量在高维空间中的位置可以反映单词的语义。
🔄 注意力模块允许向量之间相互交流，更新它们的值，以反映单词在上下文中的不同含义。
📊 通过重复的预测和采样过程，可以生成更长的文本，这是大型语言模型如ChatGPT的基础。
🔢 变换器模型中的权重以矩阵形式组织，通过矩阵乘法与数据进行交互。
🏗️ 训练变换器模型需要大量的参数，例如GPT-3就有1750亿个参数，这些参数通过训练数据进行调整。
📈 Softmax函数用于将一组数字转换为满足概率分布要求的值，即每个值在0到1之间，且总和为1。
🔥 通过调整温度参数，可以控制生成文本的可预测性和创造性，从而在生成故事或回答时平衡确定性和多样性。

Q & A

GPT代表什么？
-GPT代表生成预训练变换器（Generative Pretrained Transformer），这是一种能够生成新文本的人工智能模型。
变换器（Transformer）在人工智能中的作用是什么？
-变换器是一种特定类型的神经网络，是机器学习模型的核心发明，它支撑着当前人工智能的繁荣发展。
GPT-3模型最初是由哪家公司在什么时候推出的？
-GPT-3模型最初是由谷歌公司在2017年推出的，主要用于文本从一种语言到另一种语言的翻译。
在变换器模型中，输入数据被分解成什么？
-在变换器模型中，输入数据被分解成称为tokens的小片段，这些可以是单词、词的一部分或其他常见的字符组合。
tokens被转换成什么类型的数据结构？
-tokens被转换成向量（vectors），这些向量是数字列表，用于以某种方式编码该片段的含义。
注意力块（attention block）在变换器模型中的作用是什么？
-注意力块允许向量之间相互交流，传递信息以更新它们的值，从而理解不同上下文中单词的不同含义。
在变换器模型中，多层感知器（multi-layer perceptron）或前馈层（feed-forward layer）的作用是什么？
-多层感知器或前馈层是一种操作，其中向量不相互交流，而是并行地通过相同的操作，这一步有点难以解释，但后续会讨论它如何像对每个向量提出一系列问题并根据这些问题的答案更新它们。
变换器模型如何预测下一个词？
-变换器模型通过对一系列向量进行操作，最终将所有文本的含义融入到最后一个向量中，然后对该向量执行特定操作，产生所有可能的tokens的概率分布。
如何使用变换器模型生成更长的文本？
-通过给变换器模型一个初始文本片段，让它从生成的概率分布中随机采样一个文本片段，将其追加到文本中，然后基于新的文本重复整个过程来预测下一个词。
softmax函数在变换器模型中的作用是什么？
-softmax函数将一组任意数字转换成有效的概率分布，使得输出的每个值都在0和1之间，且所有值相加等于1，用于预测下一个词的概率分布。
温度（temperature）在softmax函数中的作用是什么？
-温度是一个常数，加入到softmax函数的分母中，影响分布的平滑程度；较高的温度使得分布更均匀，较低的温度使得高概率值更具优势。