chatgpt预训练模型如何训练

chatgpt预训练模型是使用一种称为自监督学习的技术进行训练的。自监督学习是一种无监督学习的变体，通过利用文本数据的内在结构来进行模型训练，而无需人工标记的标签。chatgpt预训练模型的训练过程大致可以分为以下几个步骤：1. 数据收集：需要准备大规模的对话数据，这些数据包括聊天记录、社交媒体对话、互联网论坛帖子等。这些数据可以通过网络抓取或者从现有的语料库中收集。2. 数据预处理：在收集到的对话数据上进行预处理，包括分词、移除停用词、去除噪声和无意义的语句等。预处理后的数据将成为训练模型的输入。3. 自监督学习：使用预处理后的对话数据进行自监督学习。自监督学习的思想是通过将一个句子切割成两部分，然后通过模型将其中一部分作为输入，预测另外一部分。给定一个对话句子“你好，最近过得怎么样？”，模型的任务是预测“最近过得怎么样？”这个句子。这种方式可以使模型学习到对话的语法、语义和上下文信息。4. 广义掩模语言建模（Causal Language Modeling）：在chatgpt的预训练中，使用了一种广义掩模语言建模的方法。这种方法在输入句子中随机地掩盖一部分词汇，并通过模型预测被掩盖的词汇。这样的设计使得模型能够理解缺失词汇的上下文，从而提升模型的语义理解能力。5. 多轮对话训练：为了让模型适应多轮对话，chatgpt还使用了一种特殊的训练方式，称为“生成-回答”方式。在这种方式下，模型首先生成一个回答，然后将这个回答与原始对话进行组合，并以此作为输入来训练模型。这样做的目的是让模型学会理解上下文，并一定程度上保持对话的连贯性。6. 迭代训练：上述的步骤是迭代进行的，模型通过多次训练来不断改善自身的表现。每次训练时，模型会根据预测结果与真实结果之间的差异来更新自己的参数，以使得模型预测结果更接近真实结果。通过以上的训练过程，chatgpt预训练模型可以很好地捕捉到对话的语义、上下文信息，从而使得模型在生成回答时更加准确和连贯。这种预训练模型可以用来进行对话生成、问答系统等任务。

ChatGPT是 OpenAI 于 11 月 30 日推出的一款聊天机器人，可以免费测试，能根据用户的提示，模仿类似人类的对话。ChatGPT不仅会聊天，写得了代码，修复得了bug，还能帮你写工作周报、写小说、进行考试答题，绘画，看病，甚至你还可以诱骗它规划如何毁灭人类，许多人认为，ChatGPT不仅仅是一个聊天机器人，而可能是现有搜索引擎的颠覆者。ChatGPT是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型。它是GPT-3模型的变体，GPT-3经过训练，可以在对话中生成类似人类的文本响应。ChatGPT 旨在用作聊天机器人，我们可以对其进行微调，以完成各种任务，如回答问题、提供信息或参与对话。与许多使用预定义的响应或规则生成文本的聊天机器人不同，ChatGPT经过了训练，可以根据接收到的输入生成响应，从而生成更自然、更多样化的响应。

这里可以参考CSDN上的文章-BERT原理和实践： https://blog.csdn.net/jiaowoshouzi/article/category/9060488 在解释BERT，ELMO这些预训练模型之前，我们先看一下很久之前的计算机是如何读懂文字的？ 每个字都有自己的独特的编码。但是这样是有弊端的，字和字之间的关联关系是无法得知的，比如计算机无法知道dog和cat都是动物，它反而会觉得bag和dog是比较相近的。 所以后来就有了Word Class，将一系列的词进行分类然后让一类词语和一类词语之间更有关联，但是这样的方法太过于粗糙，比如dog，cat，bird是一类，看不出哺乳动物鸟类的区别。 在这个基础之上，我们有了Word Embedding，Word Embedding我们可以想象成是一种soft的word class，每个词都用向量来表示，它的向量维度可能表示这个词汇的某种意思，如图中dog，cat，rabbit的距离相比其他更近。那么word embendding是如何训练出来的，是根据每个词汇的上下文所训练的。 每个句子都有bank的词汇，四个bank是不同的token，但是同样的type。（注：token-词例， type-词型， class-词类 or token是出现的总次数(还有种理解是token是具有一定的句法语义且独立的最小文本成分。 )，type是出现的不同事物的个数。）对于典型的Word Embedding认为，每个词type有一个embedding，所以就算是不同的token只要是一样的type那么word embedding就是一样的，语义也就是一样的。 而事实上并非如此，1,2句bank指的是银行，3,4为水库。所以我们希望让机器给不同意思的token而且type还一致，给予不同的embedding。在这个问题上，之前的做法是从字典中去查找这个词包含几种意思，但是这样的做法显然跟不上现实中词语的一些隐含的含义。比如bank有银行的意思，与money一起是银行的意思，而与blood一起却是血库的意思。 所以我们想让机器今天进一步做到每一个word token都可以有自己的embedding(之前是每个type有一个embedding或者有固定的一个或多个embedding)，那么怎么知道一个word应该有怎样的embedding呢？我们可以取决于该词的上下文，上下文越相近的token它们就会越相近的embedding。比如之前提到的bank，下面两个句子它们的word token的embedding可能是相近的，而和上面的word token的embedding是相远的。 所以我们想使用一种能够基于上下文的Contextual word Embedding来解决一词多义的问题。 这里使用ELMO可以做到这件事情，即每个word token拥有不同的word embedding。(右上角动物是芝麻街(美国公共广播协会（PBS）制作播出的儿童教育电视节目)里的角色)。它是基于RNN的预训练模型，它只需要搜集大量语料(句子)且不需要做任何标注，就可以训练这个基于RNN的语言模型，预测下一个token是什么，学习完了之后就得到了上下文的embedding。因为我们可以将RNN的隐藏层中的某一节点拿出来(图中橙蓝色节点)，它就是输入当前结点的词汇的word embedding。 从当计算识别到，模型训练开始。首先输入\"潮水\"，然后当作输入输出\"退了\"，退了当做输入输出\"就\"。 假设当前要得到”退了”这个词的上下文embedding，因为前边的RNN只考虑到了前文而没有考虑到后文，所以这里就使用了同前文一样的反向的RNN。它从句尾开始进行，比如给它喂”知道”，它就要预测”就”，给它喂”就”，它就要预测”退了”。这时候就不仅考虑每个词汇的前文，还会考虑每个词的后文。最后将正向和逆向得到的两个不同的上下文embedding(因为方向不同训练结果也不一样)拼接起来。 现在我们训练的程度都会越来越深度，当层数增加，这样就会产生Deep的RNN，因为很多层，而且每一层都会产生上下文Embedding，那么我们到底应该使用哪一层？每一层这种深度LSTM中的每个层都可以生成潜在表示(方框处)。同一个词在不同的层上会产生不同的Embedding，那么我们应该使用哪一层呢？ELMo的策略是每一层得到的上下文embedding都要。 在上下文embedding的训练模型中，每个词输入进去都会有一个embedding输出来。但是在ELMo中，每个词汇输入进去，都会得到不止一个embedding，因为每层的RNN都会给到一个embedding，ELMo将它们统统加起来一起使用。以图中为例，这里假设ELMo有两层RNN，这里是将α1(黄色，第一层得到的embedding)和α2(绿色，第二层得到embedding)加起来得到蓝色的embedding，并做为接下来要进行不同任务的输入。 但是这里存在一些问题，α1和α2是学习得到的，而且它是根据当前要进行的任务(如QA，POS of tagging )，然后根据接下来要进行的这些任务一起被学习出来。所以就导致不同任务导向下的α1和α2也不一样。 ELMo的论文中提到，在不同任务下(SRL,Coref,SNLI,SQuAD,SST-5)。蓝色的上下文embedding在经过token(这里为没有经过上下文的embedding)，LSTM1，LSTM2后，它在不同阶段需要的weight也不一样。 BERT相当于是Transformer的Encoder部分，它只需要搜集大量的语料去从中学习而不经过标注(不需要label)，就可以将Encoder训练完成。如果之前要训练Encoder，我们需要通过一些任务来驱动学习(如机器翻译)。 BERT就是句子给进去，每个句子给一个embedding。这里可以回忆下，Transformer的Enoder中有self-attention layer，就是给进去一个sequence，输出也得到一个sequence。 虽然图中使用是用词作为单元进行输入，但是在使用BERT进行中文的训练时，字会是一个更好的选择。我们在给BERT进行输入时，用one-hot给词进行编码，但是词在中文中数量庞大，会导致维度过高。字的话相对会少很多，特别是中文(大约几千个，可以穷举)。这样以字为单位进行输入会占很大优势。 共有两种方法，一种是Mask LM遮盖语言模型，另一种是Next Sentence Prediction下一句预测。 下面用上图的例子来理解BERT是怎么样来进行填空的：1）这里假设在所有句子中的词汇的第2个位置上设置一个；2）接下来把所有的词汇输入BERT，然后每个输入的token都会得到一个embedding；3）接下来将设置为的embedding输入到Linear Multi-class Classifier中中，要求它预测被的词汇是哪个词汇？ 但是这个Linear Multi-class Classifier它仅仅是一个线性分类器，所以它的能力十分弱，这也就需要在之前的BERT模型中需要将它的层数等参数设计的相当好，然后得到非常出色的representation，便于线性分类器去训练。那么我们怎么知道最后得到的embedding是什么样的呢？如果两个下的词汇(输入时设置的和最后预测的)都放回原来的位置而且没有违和感(就是语句还算通顺)，那它们就有类似的embedding(比如退下和落下)。 如图中，给定两个句子1)醒醒吧 和 2)你没有妹妹。其中特殊符号[SEP]是告诉BERT两个句子的分隔点在哪里。 特殊符号[CLS]一般放在句子的开头，它用来告诉BERT从这开始分类任务，[CLS]输入BERT后得到embedding然后通过Linear Binary Classifier得出结果说明：经过BERT预测后现在我们要预测的两个句子是接在一起 or 不应该被接在一起。 这里可能会有疑问，为什么不将[CLS]放在句尾，等BERT训练完两个句子再输出结果？ 对于上图中的任务，BERT现在要做的事情就是给定两个句子，让BERT输出结果这两个句子是不是应该接在一起？所以在语料库的大量句子中，我们是知道哪些句子是可以接在一起的，所以也需要我们告诉BERT哪些句子是接在一起的。 Linear Binary Classifier和BERT是一起被训练的，通过预测下一句这个任务，我们就可以把将BERT部分的最优参数训练出来。 现在我们知道了任务一和任务二，在原论文中两种任务是要同时进行的，这样才能将BERT的性能发挥到最佳。 现在我们知道了BERT要做什么事情，那么我们要如何去使用它？共有四种方法。论文中是将【BERT模型和接下来你要进行的任务】结合在一起做训练。 第一种，假设当前任务是Input一个sentence，out一个class，举例来说输入一句话来判断分类。 训练流程：1）将做要分类的句子丢给BERT；2）需要在句子开始加上分类的特殊符号，这个特殊符号经过BERT输出的embedding经过线性分类器，输出结果为当前的句子属于的类别是真还是假。BERT和Linear Classifier的参数一起进行学习；3）这里的Linear Classifier是Trained from Scratch是白手起家从头开始，即它的参数随机初始化设置，然后开始训练；4）而BERT则是加上Fine-tune微调策略(一种迁移学习方式*)，例如Generative Pre-trained Transformer(OpenAI GPT生成型预训练变换器)(Radford等，2018)，引入了最小的任务特定参数，并通过简单地微调预训练参数在下游任务中进行训练。 *这里不得不提一下迁移学习中的Fine-tune，这里可以参考csdn的一篇文章： https://blog.csdn.net/u013841196/article/details/80919857 ( https://arxiv.org/abs/1805.12471 )第二种，假设当前任务是input一个sentence，输出这个句子中的每个词汇属于正例还是负例。举例现在的任务是slot filling填槽任务(填槽指的是为了让用户意图转化为用户明确的指令而补全信息的过程)（另一种解释是从大规模的语料库中抽取给定实体（query）的被明确定义的属性（slot types）的值（slot fillers））(槽可以理解为实体已明确定义的属性)，输入的句子是 arrive Taipei on November 2nd输出的槽是other dest on time time训练流程：1）将句子输入BERT，句子中的每个词汇都会映射出一个embedding；2）每个词汇的embedding输入Linear Classifier，输出结果；3）Linear Classifier 白手起家和Bert微调的方式一起去做学习。 第三种，假设当前任务是input输入两个句子，输出class。举例现在要进行自然语言预测，让机器根据premise前提，预测这个hypothesis假设是True还是False还是unknown不知道。我们可以把这个任务当成三分类问题。训练过程：1）在一个sentence前设置特殊符号[CLS]，然后在要输入的两个sentence中间设置[SEP]分隔符号；2）将两个sentence连同特殊符号一起输入到BERT中；3）将[CLS]输入BERT后得到的embedding，再把它输入linear Classifier中，得到class。 如图所示，假设gravity的token序号是17，即 ，我们现在有一个问题通过QA Model后得到的s=17，e=17，那么答案就是 为gravity；同理，假设within a cloud的序号顺序是77到79，即 到 ,我们现在有一个问题通过QA Model后得到的s=77，e=79，那么答案就是 为within a cloud。 https://arxiv.org/abs/1905.05950 https://openreview.net/pdf?id=SJzSgnRcKX 这张图显示了BERT从0-24层的层数在针对不同的NLP任务上的表现。 https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf 而所谓的GPT,它其实就是Transformer的Decoder。 我们简单的描述下GPT的训练过程：这里我们input这个token和潮水，想要GPT预测输出“退了”这个词汇。 1）首先输入[BOS]（begin of sentence）和潮水，通过Word Embedding再乘上matrix W变成a 1到a 4，然后把它们丢进self-attention 层中，这时候每一个input都分别乘上3个不同的matrix产生3个不同的vector，分别把它们命名为q，k，v。 q代表的是query (to match others用来去匹配其它的向量)k代表的是key (to be matched用来去被query匹配的向量)v代表的是value(information to be extracted用来被抽取的信息的向量) 2）现在要做的工作就是用每个query q 去对每个 key k做attention（吃2个向量，输出就是告诉你这2个向量有多么匹配或者可以说输入两个向量输出一个分数\\alpha（而怎么去吃2个向量output一个分数，有很多不同的做法））。这里要预测潮水的下一个词，所以乘 ， 乘上 , 乘上 再经过soft-max分别得到 到 。 3)我们用 和每一个v相乘， 和 相乘加上 和 相乘。以此类推并相加，最终得到 。 4)然后经过很多层的self-attention，预测得到”退了”这个词汇。 同理，现在要预测”退了”的下一个词汇，按照前面的流程可以得到 ，然后经过很多层的self-attention层，得到”就”这个词汇。 GPT的神奇之处在于它可以在完全没有训练数据的情况下，就可以做到阅读理解，摘要，翻译。折线图中显示了它在参数量上升的情况下，F1的值的效果。 1.Transformer的问题：word Embedding 无上下文监督数据太少 解决方法：Contextual Word Embedding 2.ELMo( E mbeddings from L anguages Mo del)- 多层双向的LSTM的NNLM- RNN-based language models(trained from lots of sentences)ELMo的问题：Contextual Word Embedding作为特征不适合特定任务 3.OpenAI GPT的改进根据任务Fine-Tuning使用Transformer替代RNN/LSTM OpenAI GPT的问题：单向信息流的问题Pretraining(1)和Fine-Tuning(2)不匹配解决办法：Masked LMNSP Multi-task LearningEncoder again Tips：- 使用中文模型- max_seq_length可以小一点，提高效率- 内存不够，需要调整train_batch_size- 有足够多的领域数据，可以尝试Pretraining

使用方法 1.添加一块空硬盘/dev/sdb到Linux中并重启。 2.使用parted创建gpt分区表，创建一个新分区，使用所有空间。 [root@centos ~]# parted /dev/sdb GNU Parted 3.1 Using /dev/sdb Welcome to GNU Parted! Type help to view a list of commands. (parted) mklabel gpt (parted) mkpart primary 0 100% (parted) quit 3.将新分区格式化后即可挂载使用。使用 GPT 的步骤如下：1、准备阶段：明确所需生成的文本类型和领域范围，并且准备大量的数据集来进行训练。还需要配置相应的硬件和软件环境，以保证训练的效率和质量。2、数据预处理：对原始数据进行处理和清洗，去除噪声信息，切分成段落或句子，并生成对应的词向量，用于后续的训练和生成。3、训练 GPT 模型：设置超参数、优化算法等一系列参数，以使得训练的效果达到最佳。训练数据越多，也需要更多的时间和资源，但同时训练的结果也会更好。4、模型微调：将预训练的模型应用于实际场景并进行优化。微调阶段的主要工作是根据实际场景的特殊要求，对模型进行调整和优化，使得模型能够更好地满足实际需求。5、模型应用：在模型完成微调之后，其就可以直接应用到具体的实际场景中，比如自动编写新闻、智能聊天或者是机器翻译。GPT 模型需要大量的计算资源和时间，如果没有足够的计算资源和时间，可以考虑使用云计算服务或者使用已经训练好的 GPT 模型进行应用。也需要注意保护用户隐私和数据安全，遵循合法合规的原则进行开发和应用。回 1. gpt是一种基于机器学习的自然语言处理算法，可以通过输入训练数据进行语言模型训练，从而生成文本。2. gpt的使用方法是利用已经训练好的语言模型，在给定初始词汇的情况下自动生成一定长度的文本，用户可以对生成的文本进行修改或者选择最终修改的结果。同时gpt可以很方便的融合到其他应用程序中，比如在线客服、聊天机器人等等，增强用户的体验。3. 如果想要使用gpt模型，首先需要创建训练数据，利用训练数据进行训练和调试，最终生成模型。然后就可以使用生成的模型进行文本生成和修改了。但使用gpt需要专业的技术储备和数据，不是一件简单的事情。1. GPT是自然语言处理领域的一种深度学习预训练语言模型，可用于文本生成、自动问答等应用。使用方法包括以下几个步骤：2. 安装GPT相关的Python包和依赖库，如TensorFlow、PyTorch等。3. 选择适合自己应用场景的GPT模型和预训练权重进行下载。4. 将模型导入代码中，根据具体需要调用生成文本、回答问题等的API接口。5. 对生成的文本进行后处理和优化，如去重、去噪、去语病等。6. 根据具体应用场景调优模型的各个参数，以取得更好的效果。GPT使用起来需要一定的编程技能和自然语言处理方面的知识储备。

以下是GPT训练的16个方法：1. 基于大规模远景监督训练2. 使用预先训练好的词向量初始化3. 使用动态掩码实现长度可变性4. 使用多任务学习实现多个自然语言处理任务的联合训练5. 使用对抗训练提高模型的鲁棒性和泛化能力6. 使用自适应性学习率调整算法加快模型训练速度7. 使用模型集成将多个模型结果融合8. 应用知识蒸馏技术将大模型的知识转移到小模型中9. 采用标签平滑技术避免过拟合10. 使用WordPiece编码对文本进行分段11. 使用交错正则化避免梯度消失和过拟合12. 使用AdaGrad算法根据梯度大小自适应地调整学习率13. 随机掩码进行模型训练增加模型的泛化能力14. 输入数据清洗处理以提高模型的训练效果15. 训练数据增强以扩大训练数据集16. 对训练数据进行同义词替换和句子重组以提高模型的鲁棒性和化能力。存在多种GPT训练方法。常见的方法包括基于标准文本的预训练、对抗学习、对抗训练、领域自适应等；在数据增强方面，可以采用数据采样、引入外部数据、噪声注入等方法；还可以采用调整模型结构的方式，比如神经网络架构搜索、模型压缩等。GPT模型在更广泛的领域和任务上尽可能得到优化和拓展。训练方法的选择取决于具体问题的复杂性和数据集的情况。

1. 收集数据集：为了训练ChatGPT模型，需要一组包含足够多的文案样本的数据集。可以从互联网上收集一些相关文案，或者从自己或同事的工作中收集一些已经用过的文案。2. 预处理数据：将数据集转换成适合模型训练的格式。这包括将文本转换成数字向量、将文本进行分词、将文本进行截断等操作。3. 训练模型：使用ChatGPT模型进行训练。可以使用现有的ChatGPT预训练模型，也可以从头开始训练一个模型。训练时需要确定训练的超参数，例如学习率、批次大小、训练轮数等。4. 评估模型：使用一些评估指标来评估模型的性能。可以使用困惑度来度量模型生成文本的质量。5. 调整模型：根据评估结果调整模型、修改超参数，直到达到预期的效果。6. 应用模型：将训练好的模型应用到实际文案中，生成符合需求的文案。