GPT(Generative Pre-trained Transformer)是由OpenAI公司在2018年提出的语言生成预训练模型,它基于Transformer的编码器结构,对大规模文本数据集进行无监督学习,主要具有以下特点:
- Transformer解码器
GPT采用了Transformer解码器的结构,不同于BERT的编码器,可以更好地进行生成任务。
- 自回归生成
GPT利用上文预测下一个词的自回归生成方式进行预训练,学习语言本身的顺序关系。
- 词元掩码
预训练过程中随机掩码部分词元,令模型学习预测被掩码词元,增强理解能力。
- 微调应用
GPT提供预训练语言模型,可以通过目标任务的数据微调,应用到机器翻译、文本摘要、问答系统等自然语言生成任务中。
- GPT系列模型
OpenAI陆续提出了GPT-2、GPT-3等系列模型,参数规模不断增大,从几亿到1750亿参数,性能持续改进。
- 创作助手
GPT可作为创作助手,协助人类进行文学、代码等创作。GPT-3的出现使其应用前景更广。
- 创新性设计
GPT对自监督学习方法进行创新,开创了预训练语言生成模型的先河,影响了后续的BERT、XLNet等模型。
综上所述,GPT系列模型开启了语言预训练模型的新纪元,具有广阔的应用前景。