GPT全称是Generative Pre-trained Transformer。它是OpenAI研究人员于2018年开发的一种预训练语言模型(PLM),基于Transformer构建。
GPT的主要特点有:
1. 采用Transformer架构:GPT使用Transformer作为基础模型架构。Transformer是一个基于注意力机制的编码器-解码器结构,比较适合处理序列数据。
2. 预训练技术:GPT使用大规模通用语料库进行预训练,得到广泛应用的语言理解能力,然后在下游任务上进行微调。这种预训练技术可以显著提高模型的泛化性能。
3. 解决长文本生成问题:在GPT之前,基于RNN的语言模型难以应用于长文本生成,GPT利用Transformer的优势实现长文本的生成。
4. 减少超参数调整:GPT在预训练过程中已经学习到通用的语言表示,这减少了在下游任务中调整超参数的工作量。
5. 在多个任务中达到最先进水平:GPT不但在语言建模benchmark上取得最优结果,在其他多任务学习中也取得了最优水平,如阅读理解、回答生成、翻译等。这证明了其强大的语言表达能力。
GPT开始了基于Transformer的预训练语言模型时代,它在NLP领域产生了广泛而深远的影响。后续模型如GPT-2、GPT-3等进一步提高了预训练模型的规模与性能,在各个自然语言处理任务上都达到了最先进的水平。
预训练模型已逐渐成为自然语言处理的主流技术之一。它通过在海量数据上预训练获得通用语言理解能力,然再在特定任务上进行微调,大大提高了模型的泛化性能,减少了手工特征工程的工作量。这为NLP的发展带来了深刻变革。
综上,GPT是NLP领域具有里程碑意义的预训练语言模型,它开启了Transformer与预训练技术在NLP中的广泛应用,对整个NLP产生了长远影响。后续的预训练模型在其基础上不断改进与进步,为NLP的发展做出重要贡献。
