GPT1-3.5系列模型优缺点及应用场景介绍

下面将按照时间顺序介绍几种代表性的 GPT 方法。

1.GPT1

2017 年，Google 推出 Transformer，利用注意力机制完全替代过往深度学习 中的卷积结构，直白地展现出了 “大一统模型” 的野心。2018 年 6 月，OpenAI 通 过论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》[47] 推 出了基于 Transformer Decoder 改造的第一代 GPT（Generative Pre-Training），该模型是最早的将 Transformer 以多层堆叠的方式构成语言模型的模型，有效证明了 在自然语言处理领域上使用预训练和微调方式的有效性。

类似地，在计算机视觉 领域，先预训练后微调的方式盛行已久：先用海量有标注的数据集，通过有监督的 训练生成一个预训练模型，然后通过下游任务，在这个模型上做微调。但是在自然 语言处理中，这个方式一直很难做起来，原因是：缺乏大量标注好的文本数据集、比起图像信息，文字的信息更难被模型理解。Transformer 出世后，模型对文字上 下文的理解能力得到显著增强，在这一铺垫下，GPT1 诞生了。

GPT1的 整体设计思路如下：首先，用无标注的数据（可以理解为一段普通的文字）训练一 个预训练模型。在这个环节里，我们培养模型文字接龙的能力，也就是给定前 k 个 词，模型能预测出第 k+1 个词。然后，在模型能够理解文字含义的基础上，用有 标注的数据训练模型去定向做一些下游任务。例如文本分类，文本相似性比较等。 有标注的数据集是远小于无标注数据集的，在这个环节，我们只是对模型做了一 些微小的调整。

（1）GPT1 的优缺点

优点：GPT1 是第一个使用 Transformer 自回归模型的自然语言处理模型，可 用于各种文本语言任务，如机器翻译，文本生成，对话生成等。

 缺点：GPT1 没有全面的站点，在处理复杂的对话任务中容易走样，并且其 预测结果不太准确。

（2）GPT1 的应用场景

GPT1 是第一个使用 Transformer 神经网络架构的语言模型，它使用了极大的 文本数据集进行预训练。它的训练数据包括预定义的文本领域，如天气、体育、新 闻等。GPT1 采用自回归模型预测下一个词的出现概率，然后使用 Beam Search 算 法生成下一句话。GPT1 在自建语料库上进行训练，训练得到的模型可用于各种下 游任务，如基于任务的语言学习和对话生成等。

2.GPT2

2018 年 10 月 Google 推出基于 Transformer 编码器的 Bert 算法，在同样参数 大小的前提下，其效果领跑于 GPT1，一时成为自然语言处理领域的领头羊。基于 Transformer 的模型，模型和数据量越大，效果越好。但如果只做到这一点，从技 术上来说又太逊色了，性价比也不高。因此，openAI 在 2019 年 02 月从训练数据 上进行改进，引入了 zero-shot 这一创新点，GPT2（GPT1: 110M，Bert: 340M,， GPT2: 1.5B）就诞生了 [48]。GPT2 主要针对 zero-shot 问题，希望 在完全不理解词的情况下建模，以便让模型可以处理任何编码的语言。下面我们 将对其与 GTP1 的区别和自身的优缺点进行介绍。

（1）相较于 GPT1 的改进

GPT2 去掉了微调层：不再针对不同任务分别进行微调建模，而是不定义这个 模型应该做什么任务，模型会自动识别出来需要做什么任务。在预训练部分基本 与 GPT1 方法相同，在微调部分把第二阶段的有监督训练自然语言处理任务，换 成了无监督训练任务，这样使得预训练和微调的结构完全一致。当问题的输入和输 出均为文字时，只需要用特定方法组织不同类型的有标注数据即可代入模型，如 对于问答使用 “问题 + 答案 + 文档” 的组织形式，对于翻译使用 “英文 + 法文” 形式。用前文预测后文，而非使用标注数据调整模型参数。这样既使用了统一的结 构做训练，又可适配不同类型的任务。虽然学习速度较慢，但也能达到相对不错的 效果。另外 GPT2 将 Transformer 堆叠的层数增加到 48 层，隐层的维度为 1600， 参数量更是达到了 15 亿。

（2）GPT2 的优缺点

 优点：GPT2 在 GPT1 的基础上进一步改进了模型，通过增加更多的参数 （1.5 亿到 15 亿）来提高性能。同时 GPT2 可以生成更长的文本，更好地处 理对话，并且有更好的通用性。

缺点：GPT2 的训练数据来自于互联网，这意味着它存在垃圾数据和不当信 息的问题。这使得它偶尔会生成不适当的回答。此外，GPT2 是封闭模型，无 法对其进行修改或改进。

（3）GPT2 的应用场景

应用场景：在性能方面，除了理解能力外，GPT2 在生成方面第一次表现出了 强大的天赋：阅读摘要、聊天、续写、编故事，甚至生成假新闻、钓鱼邮件或在网 上进行角色扮演通通不在话下。在 “变得更大” 之后，GPT2 的确展现出了普适而 强大的能力，并在多个特定的语言建模任务上实现了彼时的最佳性能。

3.GPT3

虽然预训练和微调在许多情况下效果显著，但是微调过程需要大量样本。这 一框架不符合人类习惯，人类只需要少量的示例或任务说明就能适应一个新的自 然语言处理下游任务。因此 OpenAI 于 2020 年 06 月推出了 GPT3 [3]，该模型延 续了 GPT1 和 GPT2 基于 Transformer 的自回归语言模型结构，但 GPT3 将模型 参数规模扩大至 175B，是 GPT2 的 100 倍，从大规模数据中吸纳更多的知识。GPT3 不再追求 zero-shot 的设定，而是提出 In-Context Learning，在 下游任务中模型不需要任何额外的微调，利用提示信息给定少量标注的样本让模 型学习再进行推理生成，就能够在只有少量目标任务标注样本的情况下进行很好 的泛化，再次证明大力出击奇迹，做大模型的必要性。

（1）GPT3 的优缺点

优点：与 GPT2 相比，GPT3 更加强大，它有 1750 亿个参数，并能够非常 准确地执行一些任务，如语言翻译，问答与自动文本摘要。此外，GPT3 是 开放模型，可供用户访问，并且可以进行迭代和改进。

缺点：尽管 GPT3 功能强大，但在某些情况下仍会出现语义不清或不正确的 回答，特别是对于特定领域的问题：1）当生成文本长度较长时，GPT3 还是 会出现各种问题，比如重复生成一段话，前后矛盾，逻辑衔接不好等等；2） 模型和结构的局限性，对于某一些任务，比如填空类型的文本任务，使用单向的自回归语言模型确实存在一定的局限性，这时候如果同时考虑上文和下 文的话，效果很可能会更好一些；3）预训练语言模型的通病，在训练时，语 料中所有的词都被同等看待，对于一些虚词或无意义的词同样需要花费很多 计算量去学习，无法区分学习重点；4）样本有效性或者利用率过低，训一个 模型几乎要把整个互联网上的文本数据全都用起来，这与我们人类学习时所 需要的成本存在非常大的差异，这方面也是未来人工智能研究的重点；5）有 一个不太确定的点是，模型到底是在 “学习” 还是在 “记忆”？我们当然希望 它能够学习，但是在使用数据量如此大的情况下，很难去判断它到底是什么 样的；6）众所周知，GPT-3 的训练和使用成本都太大了；7）GPT-3 跟很多 深度学习模型一样，都是不可解释的，没办法知道模型内部到底是如何作出 一系列决策的；8）模型最终呈现的效果取决于训练数据，这会导致模型会出 现各种各样的 “偏见”。

（2）GPT3 的应用场景

GPT3 的应用领域十分广泛。其中最重要的运用之一是自然语言生成，它可 以根据给定的前后文或主题，自动生成语言流畅、连贯、逻辑清晰的帖子、新闻报 导、诗文、对话等文字。此外，GPT3 也可以进行文本分类、情感分析、机器翻译、 问答等多种自然语言处理任务，这些任务表现往往与人类表现很接近甚至超过了 人类表现。正由于 GPT3 这些强大的能力，以及其开源的特性，使得 GPT3 成为 一个在 ChatGPT 模型诞生之前，被广泛使用的一个基座模型。

在应用方面，GPT3 早已广泛应用于各种领域。比如，在教学领域，它能够为 学生提供定制化的学习材料和回答，为教育行业带来更加智能、高效的教学模式。 在商业领域，它可以用于智能客服、智能营销等场景，为用户提供更加人性化、高效的服务。在科技领域，它可以用于机器翻译、语音识别等场景，为人机交互带来 更加便利的感受。在数据处理领域，它可以被用于一些结构化数据的分析，成为高 效的数据分析师。

然而，GPT3 也存在一些挑战和难题。最先，因为 GPT3 使用了大规模的训练 数据和模型，其计算资源耗费特别大，必须运行在强悍的计算平台上。其次，GPT3 还存在一些难题，比如针对一些特殊领域的语言逻辑水平有限，必须针对不同的 领域开展专门的训练和优化。此外，GPT3 也存在一定的语言成见难题，可能会体 现出一些社会、文化与性别上的成见。各种问题需要进一步的研究和处理。这些问 题在之后的 GPT3.5 中得到了较大程度的缓解。

4.GPT3.5

GPT3 纵然很强大，但是对于人类的指令理解的不是很好，这也就延伸出了 GPT3.5 诞生的思路。在做下游的任务时，我们发现 GPT3 有很强大的能力，但 是只要人类说的话不属于 GPT3 的范式，他几乎无法理解。2022 年 初 OpenAI 发布了 GPT3.5，该模型是在 GPT3 的基础上进一步优化了模型架构 和训练技术，提高了模型的效率和泛化能力，同时减少了对大量数据和计算资源 的依赖。具体来说，GPT3.5 引入了一种新的 “分组稀疏注意力”（Grouped Sparse Attention, GSA）的架构，可以在不影响模型性能的情况下减少计算量，同时还采 用了 “标准化知识蒸馏”（Normalized Knowledge Distillation, NKD）等技术来进一 步提高模型的效率和精度。

（1）GPT3.5 的优缺点

 优点：GPT3.5 与其他 NLP 模型相比，具备更高的效率和更快的处理速度。 这使得它在实际应用场景中更为实用。例如，在自然语言生成、文本摘要、 机器翻译等任务中，GPT3.5 表现出了非常出色的能力。它可以生成高质量 的文本，其生成的文本的质量接近于人类写作。同时，在处理问答任务中， GPT3.5 的语言理解能力也非常出色，可以理解和回答各种类型的问题。此 外，该模型还具备文本分类能力，可以对给定的文本进行分类，并且在这方 面取得了很好的成绩。GPT3.5 不仅在这些传统的 NLP 任务上表现优异，它 还可以在一些新兴领域得到应用，如自然语言生成、文本摘要、机器翻译等。 该模型还具有一个独特的优势，即它可以自我学习、自我改进。这意味着随 着时间的推移，它可以通过不断地接收新的数据和信息来增强自己的表现。 这种能力被称为 “元学习”。使用元学习方法，GPT3.5 可以在没有人类干预 的情况下进行自我优化，从而提高其性能和效率。

缺点：虽然 GPT3.5 是自然语言处理研究中的重要一步，但它并没有完全包 含许多研究人员（包括 AI2）设想的所有理想属性。以下是 GPT3.5 不具备 的某些重要属性：实时改写模型的信念、形式推理、从互联网进行检索。

（2）GPT3.5 的应用场景

模型采用了海量的数据训练，具有超过 1750 亿个参数，由于其参数量巨大， GPT3.5 可以用于一些需要深度学习模型支持的领域，如计算机视觉、语音识别等。 相比于 GPT3，GPT3.5 在语言理解、生成和推理等方面表现更为出色，其能够进 行更加复杂的自然语言处理任务。而与其他 NLP 模型相比，GPT3.5 具备更高的 效率和更快的处理速度，这使得它在实际应用场景中更为实用。