Transformer 模型架構的核心概念在於自注意力機制和前向傳播網路。每個 Transformer 層都由這兩個子層組成，並使用層正規化和跳躍連線技術提升訓練效率和模型效能。程式碼實作中，我們可以看到如何使用 PyTorch 建立嵌入層、多頭注意力機制、前向網路以及層正規化模組，並將它們組合成完整的 Transformer 層。GPT 模型則是由多個 Transformer 層堆積疊而成，並在最後新增一個線性輸出層，用於生成文字。權重繫結技術被用於減少模型引數量，並提升模型的泛化能力。實務上，模型的初始化、訓練目標、批次大小和序列長度都需要根據實際情況調整，以達到最佳效能。
TransformerEncoderLayer 的實作
在 Transformer 架構中，Encoder 層是整個模型的核心部分。每個 Encoder 層都包含兩個子層：自注意力機制（MultiHeadAttention）和前向神經網路（FeedForward）。以下是 TransformerEncoderLayer 的實作細節：
初始化
self.att = MultiHeadAttention(
d_in=cfg["emb_dim"], # 輸入維度
d_out=cfg["emb_dim"], # 輸出維度
context_length=cfg["context_length"], # 上下文長度
num_heads=cfg["n_heads"], # 注意力頭數
dropout=cfg["drop_rate"] # Dropout 率
)
self.ff = FeedForward(cfg) # 前向神經網路
self.norm1 = LayerNorm(cfg["emb_dim"]) # 第一個層正規化
self.norm2 = LayerNorm(cfg["emb_dim"]) # 第二個層正規化
self.drop_shortcut = nn.Dropout(cfg["drop_rate"]) # Shortcut Dropout
前向傳播
def forward(self, x):
"""
前向傳播函式。
:param x: 輸入張量
:return: 輸出張量
"""
shortcut = x # 儲存輸入作為 shortcut
# 第一個子層：層正規化 + 自注意力機制 + Dropout
x = self.norm1(x) # 層正規化
x = self.att(x) # 自注意力機制
x = self.drop_shortcut(x) # Dropout
# 加上 shortcut
x = x + shortcut
shortcut = x # 更新 shortcut
# 第二個子層：層正規化 + 前向神經網路 + Dropout
x = self.norm2(x) # 層正規化
x = self.ff(x) # 前向神經網路
x = self.drop_shortcut(x) # Dropout
return x
內容解密：
在上述實作中，我們可以看到 TransformerEncoderLayer 的結構。首先，我們初始化了自注意力機制、前向神經網路和兩個層正規化模組。然後，在前向傳播函式中，我們首先對輸入進行層正規化，然後應用自注意力機制，接著進行 Dropout。接著，我們加上 shortcut，然後更新 shortcut。最後，我們對輸出進行第二次層正規化，應用前向神經網路，然後再次進行 Dropout。
這個過程可以用 Mermaid 圖表來表示：
graph LR
A[輸入] -->|層正規化|> B[自注意力機制]
B -->|Dropout|> C[加上 shortcut]
C -->|更新 shortcut|> D[層正規化]
D -->|前向神經網路|> E[Dropout]
E -->|輸出|> F[結束]
圖表翻譯：
上述 Mermaid 圖表展示了 TransformerEncoderLayer 的前向傳播過程。圖表從左到右展示了每個步驟：輸入、層正規化、自注意力機制、Dropout、加上 shortcut、更新 shortcut、第二次層正規化、前向神經網路和最後的 Dropout。這個圖表幫助我們更好地理解 TransformerEncoderLayer 的結構和運作過程。
Transformer Block 的實作
在 PyTorch 中，Transformer Block 是一個重要的組成部分，負責處理輸入序列的注意力機制和前向神經網路。以下是 Transformer Block 的實作細節：
Transformer Block 的結構
Transformer Block 由多頭注意力機制（MultiHeadAttention）和前向神經網路（FeedForward）組成。這兩個元件都根據提供的組態字典（cfg）進行組態，例如 GPT_CONFIG_124M。
class TransformerBlock(nn.Module):
def __init__(self, cfg):
super(TransformerBlock, self).__init__()
self.attention = MultiHeadAttention(cfg)
self.feed_forward = FeedForward(cfg)
self.layer_norm1 = LayerNorm(cfg)
self.layer_norm2 = LayerNorm(cfg)
self.dropout1 = Dropout(cfg)
self.dropout2 = Dropout(cfg)
def forward(self, x):
# 注意力機制
attention_output = self.attention(x)
# 層正規化
attention_output = self.layer_norm1(attention_output + x)
# Dropout
attention_output = self.dropout1(attention_output)
# 前向神經網路
feed_forward_output = self.feed_forward(attention_output)
# 層正規化
feed_forward_output = self.layer_norm2(feed_forward_output + attention_output)
# Dropout
feed_forward_output = self.dropout2(feed_forward_output)
return feed_forward_output
預先層正規化（Pre-LayerNorm）
在這個實作中，我們使用預先層正規化（Pre-LayerNorm），即在注意力機制和前向神經網路之前應用層正規化。這種方法可以改善模型的訓練動態。
# 預先層正規化
x = self.layer_norm1(x)
###捷徑連線（Shortcut Connection）
捷徑連線是 Transformer Block 中的一個重要特徵，它可以幫助梯度在訓練過程中流動，並改善深度模型的學習。
# 捷徑連線
x = x + shortcut
例項化 Transformer Block
使用 GPT_CONFIG_124M 字典，我們可以例項化一個 Transformer Block 並輸入一些樣本資料：
torch.manual_seed(123)
x = torch.rand(2, 4, 768)
transformer_block = TransformerBlock(GPT_CONFIG_124M)
output = transformer_block(x)
內容解密：
在這個 Transformer Block 的實作中，我們使用了多頭注意力機制和前向神經網路。注意力機制負責處理輸入序列之間的關係，而前向神經網路則負責處理輸入序列的非線性變換。層正規化和 Dropout 被應用於每個元件之後，以改善模型的訓練動態和防止過度擬合。捷徑連線被用於幫助梯度在訓練過程中流動，並改善深度模型的學習。
圖表翻譯：
以下是 Transformer Block 的 Mermaid 圖表：
graph LR
A[輸入] -->|捷徑連線|> B[注意力機制]
B -->|層正規化|> C[Dropout]
C -->|捷徑連線|> D[前向神經網路]
D -->|層正規化|> E[Dropout]
E -->|輸出|> F[最終輸出]
這個圖表展示了 Transformer Block 的結構，包括注意力機制、前向神經網路、層正規化和 Dropout。捷徑連線被用於幫助梯度在訓練過程中流動，並改善深度模型的學習。
Transformer 架構的核心：Transformer Block
Transformer Block 是 Transformer 架構的核心元件，負責處理序列資料。透過上述程式碼，我們可以看到 Transformer Block 的輸入和輸出維度保持不變，分別為 torch.Size([2, 4, 768])。這意味著 Transformer 架構在處理序列資料時，不會改變資料的形狀。
然而，這並不意味著輸出與輸入完全相同。事實上，Transformer Block 會重新編碼每個輸出向量，以整合來自整個輸入序列的.contextual 資訊。這使得 Transformer 架構能夠有效地應用於各種序列到序列的任務中，每個輸出向量都直接對應到一個輸入向量。
現在，我們已經實作了 Transformer Block，我們可以開始構建 GPT 架構了。GPT 架構由多個 Transformer Block 組成，每個 Block 包含層歸一化、前饋神經網路、GELU 啟用函式和捷徑連線。最終，輸出會經過一個最終的層歸一化步驟，然後對映到一個高維空間中，以預測序列中的下一個 token。
實作 GPT 模型
要實作 GPT 模型，我們需要替換掉 DummyTransformerBlock 和 DummyLayerNorm 的佔位符，使用我們之前實作的真實 TransformerBlock 和 LayerNorm 類別。這樣，我們就可以組裝出一個完整的 GPT-2 模型。
在實作 GPT 模型之前，讓我們先看看其整體結構，如圖 4.15 所示。這個結構包括了我們迄今為止所涵蓋的所有概念。如圖所示，Transformer Block 在 GPT 模型架構中被重複多次。在 124-million-parameter GPT-2 模型中，Transformer Block 被重複 12 次。
最終，來自最後一個 Transformer Block 的輸出會經過一個最終的層歸一化步驟，然後對映到一個高維空間中，以預測序列中的下一個 token。讓我們開始實作這個架構。
# 定義 GPT 模型的組態
GPT_CONFIG_124M = {
'n_layers': 12,
'n_heads': 12,
'd_model': 768,
'd_ff': 3072,
'vocabulary_size': 50257
}
# 定義 Transformer Block
class TransformerBlock(nn.Module):
def __init__(self, config):
super(TransformerBlock, self).__init__()
self.layer_norm = LayerNorm(config['d_model'])
self.feed_forward = FeedForward(config['d_model'], config['d_ff'])
self.attention = MultiHeadAttention(config['n_heads'], config['d_model'])
def forward(self, x):
# 層歸一化
x = self.layer_norm(x)
# 自注意力機制
x = self.attention(x)
# 前饋神經網路
x = self.feed_forward(x)
return x
# 定義 GPT 模型
class GPTModel(nn.Module):
def __init__(self, config):
super(GPTModel, self).__init__()
self.transformer_blocks = nn.ModuleList([TransformerBlock(config) for _ in range(config['n_layers'])])
self.final_layer_norm = LayerNorm(config['d_model'])
self.linear_output = nn.Linear(config['d_model'], config['vocabulary_size'])
def forward(self, x):
for block in self.transformer_blocks:
x = block(x)
x = self.final_layer_norm(x)
x = self.linear_output(x)
return x
# 建立 GPT 模型
model = GPTModel(GPT_CONFIG_124M)
這樣，我們就完成了 GPT 模型的實作。接下來，我們可以使用這個模型進行預訓練和微調。
深度學習模型的核心組成
在構建大語言模型的過程中，瞭解各個核心組成部分是非常重要的。這些組成部分包括啟用函式、前向神經網路、層歸一化、捷徑連線、GPT主幹網路、Transformer塊以及最終的GPT架構。
1. 啟用函式：GELU
GELU（Gaussian Error Linear Units）是一種常用的啟用函式，尤其是在Transformer架構中。它的作用是為神經網路新增非線性，使得模型能夠學習到更加複雜的模式和關係。GELU的表示式為：
[ \text{GELU}(x) = 0.5x(1 + \text{erf}(\frac{x}{\sqrt{2}})) ]
其中，(\text{erf})是誤差函式。GELU相比於其他啟用函式，如ReLU，有更好的表達能力和計算效率。
2. 層歸一化
層歸一化是一種用於神經網路的正則化技術，旨在加速訓練速度並提高模型的穩定性。透過對每一層的輸出進行歸一化，層歸一化可以減少內部covariate shift問題，從而使得梯度下降演算法更容易收斂。
3. 前向神經網路
前向神經網路是指資訊只在一個方向上流動的神經網路，即從輸入層，透過隱藏層，最終到達輸出層。這種結構簡單易於實作，但在處理序列資料時可能不如迴圈神經網路（RNN）或Transformer那樣有效。
4. 捷徑連線
捷徑連線是一種用於深度神經網路的技術，尤其是在ResNet中。它允許網路中的某些層直接跳過一或多個層，並將輸出與下游層的輸出相加。這種機制有助於解決梯度消失問題，從而使得更深的網路可以被訓練。
5. GPT主幹網路
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一種根據Transformer的預訓練模型，主要用於自然語言生成任務。GPT主幹網路是指GPT模型的核心結構，包括多個堆積疊的Transformer塊，每個塊都包含自注意力機制和前向神經網路。
6. Transformer塊
Transformer塊是GPT模型中的基本單元，每個塊由兩部分組成：自注意力機制和前向神經網路。自注意力機制允許模型同時處理序列中的所有位置，而不需要RNN那樣的順序依賴。前向神經網路則提供了非線性對映能力。
7. 最終GPT架構
最終的GPT架構是透過組合上述所有核心組成部分而成。它包括多個Transformer塊，這些塊透過捷徑連線和層歸一化技術來提高模型的表達能力和訓練效率。整個模型在大規模的文字資料集上進行預訓練，以學習語言的基本規律和模式。
圖表翻譯：
graph LR
A[GELU] -->|啟用函式|> B[前向神經網路]
B -->|層歸一化|> C[捷徑連線]
C -->|GPT主幹網路|> D[Transformer塊]
D -->|最終架構|> E[GPT模型]
上述Mermaid圖表展示了GPT模型中各個核心組成部分之間的關係。從左到右，圖表展示了從GELU啟用函式開始，到前向神經網路、層歸一化、捷徑連線，最終到達GPT主幹網路和Transformer塊，形成完整的GPT模型架構。
實作基礎的GPT模型以生成文字
GPT模型架構概覽
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一種根據Transformer架構的語言模型，旨在生成高品質的文字。其核心結構包括多頭注意力機制（Multi-head Attention）、Layer Normalization、前向神經網路（Feed Forward Network）和Dropout等元件。
模型元件詳細介紹
- 多頭注意力機制（Masked Multi-head Attention）：此元件允許模型同時從不同的表示子空間中捕捉序列的多個方面，從而提高對序列內容的理解能力。
- Layer Normalization：在模型中使用兩次Layer Normalization，分別位於前向神經網路之前和之後，確保模型的穩定性和收斂速度。
- 前向神經網路（Feed Forward Network）：此元件對序列中的每個位置進行同樣的轉換，增強了模型對序列的理解和表達能力。
- Dropout：用於防止過度適應， Dropout會隨機地將一部分神經元設定為零，以此來避免模型過度依賴某些特定的神經元或模式。
- Token Embedding Layer：負責將輸入的文字序列轉換為向量表示，使得模型能夠理解和處理文字資料。
輸入和輸出
- 輸入：模型接受已經被tokenized的文字序列作為輸入，每個token都會被轉換成一個固定長度的向量。
- 輸出：最終的輸出是透過線性層和softmax啟用函式生成的，每個位置都會預測下一個token的機率分佈。
Transformer Block
GPT模型透過堆積疊多個Transformer Block來達到深度學習的效果，每個Block包含上述提到的多頭注意力機制、Layer Normalization、前向神經網路和Dropout等元件。這種堆積疊式的結構使得模型能夠學習到複雜的語言模式和結構。
實作細節
實際實作GPT模型時，需要關注以下幾點：
- 初始化：合理初始化模型引數，以確保訓練的穩定性和效率。
- 訓練目標：使用合適的損失函式（如交叉熵損失）來最佳化模型引數，使得模型能夠有效地預測下一個token。
- 批次大小和序列長度：根據實際情況選擇適當的批次大小和序列長度，以平衡記憶體使用和計算效率。
透過這些步驟和細節，可以成功地實作一個基礎的GPT模型，用於生成高品質的文字。然而，實際應用中可能需要根據具體需求對模型進行調整和最佳化。
深度學習模型GPT的實作
GPT模型架構概覽
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一種根據Transformer架構的深度學習模型，主要用於自然語言生成任務。其模型架構包括多個重要組成部分，例如token嵌入層、位置嵌入層、Transformer塊等。
Token嵌入層和位置嵌入層
在GPT模型中，輸入的文字首先被轉換為token嵌入向量，然後透過位置嵌入層新增位置資訊。這兩個嵌入層的結合形成了一個張量，該張量包含了輸入文字的語義和位置資訊。
Transformer塊
Transformer塊是GPT模型的核心組成部分，每個塊包含多頭注意力機制和前饋神經網路層，同時還包括dropout和層歸一化等技術，以提高模型的穩定性和泛化能力。這些塊堆積疊在一起，形成了GPT模型的主體結構。
GPT模型的實作
以下是GPT模型的一個簡單實作：
import torch
import torch.nn as nn
class GPTModel(nn.Module):
def __init__(self, cfg):
super(GPTModel, self).__init__()
self.token_embedding = nn.Embedding(cfg.vocab_size, cfg.hidden_size)
self.positional_embedding = nn.Embedding(cfg.max_seq_len, cfg.hidden_size)
self.transformer_blocks = nn.ModuleList([self._build_transformer_block(cfg) for _ in range(cfg.num_layers)])
self.dropout = nn.Dropout(cfg.dropout_prob)
self.layer_norm = nn.LayerNorm(cfg.hidden_size)
def _build_transformer_block(self, cfg):
return nn.Sequential(
nn.MultiHeadAttention(cfg.hidden_size, cfg.num_heads),
nn.Linear(cfg.hidden_size, cfg.hidden_size),
nn.ReLU(),
self.dropout,
self.layer_norm
)
def forward(self, input_ids):
# Token嵌入層
token_embeddings = self.token_embedding(input_ids)
# 位置嵌入層
positional_embeddings = self.positional_embedding(torch.arange(input_ids.shape[1], device=input_ids.device))
# 結合token嵌入和位置嵌入
embeddings = token_embeddings + positional_embeddings
# Transformer塊
for block in self.transformer_blocks:
embeddings = block(embeddings)
# 輸出
output = self.layer_norm(embeddings)
return output
內容解密：
上述程式碼實作了GPT模型的基本結構，包括token嵌入層、位置嵌入層和Transformer塊。其中，GPTModel類別定義了模型的整體架構，包括初始化方法__init__和前向傳播方法forward。在forward方法中，首先對輸入的token進行嵌入，然後新增位置資訊，接著透過多個Transformer塊進行處理，最後輸出最終的嵌入向量。
圖表翻譯：
以下是GPT模型架構的Mermaid圖表：
graph LR
A[Token嵌入層] --> B[位置嵌入層]
B --> C[Transformer塊]
C --> D[輸出]
style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
style D fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
這個圖表展示了GPT模型的主要組成部分，包括token嵌入層、位置嵌入層、Transformer塊和輸出。每個部分之間的箭頭表示了資料的流向。
Transformer 模型架構
Transformer 模型是一種根據自注意力機制的神經網路架構，廣泛應用於自然語言處理任務。以下是 Transformer 模型的核心實作：
初始化模組
self.tok_emb = nn.Embedding(cfg["vocab_size"], cfg["emb_dim"])
self.pos_emb = nn.Embedding(cfg["context_length"], cfg["emb_dim"])
這裡定義了兩個嵌入層：tok_emb 用於將輸入的 token 轉換為向量表示，而 pos_emb 則用於將位置資訊嵌入到向量中。
Dropout 和 Transformer 層
self.drop_emb = nn.Dropout(cfg["drop_rate"])
self.trf_blocks = nn.Sequential(
*[TransformerBlock(cfg) for _ in range(cfg["n_layers"])]
)
Dropout 層用於隨機丟棄部分神經元，以避免過度擬合。Transformer 層則是由多個 TransformerBlock 組成，每個 block 包含自注意力機制和前向傳播網路。
輸出層
self.final_norm = LayerNorm(cfg["emb_dim"])
self.out_head = nn.Linear(cfg["emb_dim"], cfg["vocab_size"], bias=False)
最終的輸出層包含一個層歸一化層和一個線性層，負責將輸入的向量轉換為最終的輸出。
前向傳播
def forward(self, in_idx):
batch_size, seq_len = in_idx.shape
tok_embeds = self.tok_emb(in_idx)
pos_embeds = self.pos_emb(
torch.arange(seq_len, device=in_idx.device).expand(batch_size, seq_len)
)
x = tok_embeds + pos_embeds
x = self.drop_emb(x)
x = self.trf_blocks(x)
x = self.final_norm(x)
logits = self.out_head(x)
return logits
前向傳播函式定義了輸入的 token 序列如何透過模型進行處理。首先，token 序列被嵌入到向量空間中，然後位置資訊被新增到嵌入向量中。接下來，輸入向量被傳遞到 Dropout 層和 Transformer 層中進行處理。最後，輸出向量被傳遞到最終的輸出層中，生成最終的輸出。
內容解密：
上述程式碼實作了 Transformer 模型的核心架構，包括嵌入層、Dropout 層、Transformer 層和輸出層。透過這些層的組合，模型可以學習到輸入 token 序列的語言模式和結構，並生成相應的輸出。其中，自注意力機制是 Transformer 模型的一個關鍵組成部分，它允許模型同時考慮輸入序列中的所有 token，從而捕捉到長距離依賴關係和語言模式。
圖表翻譯：
graph LR
A[Token Embedding] --> B[Positional Embedding]
B --> C[Dropout]
C --> D[Transformer Blocks]
D --> E[Layer Normalization]
E --> F[Output Linear Layer]
F --> G[Output]
上述圖表展示了 Transformer 模型的架構，包括 token 嵌入層、位置嵌入層、Dropout 層、Transformer 層、層歸一化層和輸出線性層。這些層的組合允許模型學習到輸入 token 序列的語言模式和結構，並生成相應的輸出。
GPT 模型架構實作
GPT 模型的核心是 Transformer 結構，該結構由多個 Transformer 層組成，每個層包含自注意力機制和前向神經網路。下面是 GPT 模型架構的實作細節：
初始化
GPT 模型的初始化過程包括建立 token 和位置嵌入層、Transformer 層和輸出頭。token 嵌入層將輸入 token 索引轉換為密集向量，而位置嵌入層則新增位置資訊以捕捉序列中的順序關係。
Transformer 層
Transformer 層是 GPT 模型的核心組成部分。每個 Transformer 層包含兩個子層：自注意力機制和前向神經網路。自注意力機制允許模型同時處理輸入序列中的所有 token，並根據 token 之間的相關性計算權重。前向神經網路則對輸入序列進行變換，以捕捉序列中的語法和語義資訊。
輸出頭
輸出頭是 GPT 模型的最後一部分，負責將 Transformer 層的輸出對映到 vocabulary 空間中，以生成下一個 token 的機率分佈。輸出頭通常是一個線性層，沒有偏置項。
順向方法
順向方法是 GPT 模型的核心方法，負責計算輸入序列的嵌入、應用 Transformer 層和輸出頭，以生成下一個 token 的機率分佈。順向方法的步驟如下：
- 計算輸入序列的嵌入。
- 應用位置嵌入層。
- 過Transformer 層。
- 正規化最終輸出。
- 計算下一個 token 的機率分佈。
實作細節
以下是 GPT 模型架構實作的細節：
class GPTModel(nn.Module):
def __init__(self, cfg):
super(GPTModel, self).__init__()
self.token_embedding = nn.Embedding(cfg['vocab_size'], cfg['hidden_size'])
self.positional_embedding = nn.Embedding(cfg['max_seq_len'], cfg['hidden_size'])
self.transformer_blocks = nn.ModuleList([TransformerBlock(cfg) for _ in range(cfg['num_layers'])])
self.layer_norm = nn.LayerNorm(cfg['hidden_size'])
self.output_head = nn.Linear(cfg['hidden_size'], cfg['vocab_size'], bias=False)
def forward(self, input_ids):
# 計算輸入序列的嵌入
embeddings = self.token_embedding(input_ids)
# 應用位置嵌入層
embeddings = embeddings + self.positional_embedding(torch.arange(input_ids.shape[1], device=input_ids.device))
# 過Transformer 層
for block in self.transformer_blocks:
embeddings = block(embeddings)
# 正規化最終輸出
embeddings = self.layer_norm(embeddings)
# 計算下一個 token 的機率分佈
logits = self.output_head(embeddings)
return logits
初始化模型
現在，我們可以初始化 GPT 模型了：
torch.manual_seed(123)
model = GPTModel(GPT_CONFIG_124M)
輸入批次
我們可以建立一個批次輸入：
batch = torch.tensor([[6109, 3626, 6100, 345], [6109, 1110, 6622, 257]])
執行模型
現在，我們可以執行模型了：
out = model(batch)
print("Input batch:\n", batch)
print("\nOutput shape:", out.shape)
print(out)
這將輸出批次輸入的內容、輸出形狀和輸出的機率分佈。
圖表翻譯：
以下是模型架構的 Mermaid 圖表：
graph LR
A[Input] -->|token embedding|> B[Token Embedding]
B -->|positional embedding|> C[Positional Embedding]
C -->|transformer blocks|> D[Transformer Blocks]
D -->|layer norm|> E[Layer Norm]
E -->|output head|> F[Output Head]
F -->|logits|> G[Logits]
這個圖表展示了 GPT 模型的架構，從輸入到輸出的機率分佈。每個步驟都對應到模型中的某個部分，例如 token 嵌入、位置嵌入、Transformer 層、正規化和輸出頭。
深入探索GPT模型架構
在上一節中，我們探討了GPT模型的輸出結果，並瞭解了輸出張量的形狀。現在，我們將更深入地探索GPT模型的架構，特別是其引數數量和權重繫結（weight tying）的概念。
模型引數數量
首先，我們使用numel()方法計算模型的總引數數量：
total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
print(f"Total number of parameters: {total_params:,}")
結果顯示模型的總引數數量為163,009,536。
權重繫結（Weight Tying）
但是，為什麼模型的引數數量與我們之前提到的124百萬引數不同呢？這是因為GPT-2架構使用了一種叫做權重繫結（weight tying）的技術。權重繫結意味著模型的輸出層和token嵌入層分享相同的權重。
讓我們檢視token嵌入層和線性輸出層的形狀：
print("Token embedding layer shape:", model.tok_emb.weight.shape)
print("Output layer shape:", model.out_head.weight.shape)
結果顯示兩個層的權重張量具有相同的形狀：
Token embedding layer shape: torch.Size([50257, 768])
Output layer shape: torch.Size([50257, 768])
由於tokenizer的詞彙量為50,257，token嵌入層和輸出層的權重矩陣非常大。根據權重繫結的概念，我們可以從總引數數量中減去輸出層的引數數量，以得到GPT-2模型的實際引數數量：
total_params_gpt2 = (total_params - model.out_head.weight.numel())
這樣，我們就可以得到GPT-2模型的實際引數數量。
實作GPT模型並計算其引數數量
在實作GPT模型的過程中，我們需要計算模型的引數數量。這可以透過以下程式碼實作：
total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
print(f"Number of trainable parameters: {total_params:,}")
這段程式碼計算了模型中所有可訓練引數的總數。
減少模型引數數量
為了減少模型的引數數量，我們可以使用權重分享（weight tying）的技術。權重分享是指分享某些層的權重，以減少模型的引數數量。以下程式碼示範瞭如何實作權重分享：
total_params = sum(p.numel() for p in model.out_head.parameters())
print(f"Number of trainable parameters considering weight tying: {total_params:,}")
這段程式碼計算了模型中可訓練引數的總數，考慮了權重分享的情況。
計算模型的記憶體需求
為了計算模型的記憶體需求，我們可以使用以下程式碼：
total_size_bytes = total_params * 4
total_size_mb = total_size_bytes / (1024 * 1024)
print(f"Total size of the model: {total_size_mb:.2f} MB")
這段程式碼計算了模型的記憶體需求，單位為MB。
生成文字
為了生成文字，我們需要將模型的輸出轉換為文字。以下程式碼示範瞭如何實作：
#...
# 將輸出轉換為文字
def generate_text(model, input_ids, num_tokens):
#...
return text
#...
這段程式碼定義了一個函式generate_text，用於將模型的輸出轉換為文字。
初始化更大的GPT模型
為了初始化更大的GPT模型，我們可以更新組態檔案並使用以下程式碼：
#...
# 初始化GPT-2 medium模型
model_medium = GPTModel(embedding_dim=1024, num_blocks=24, num_heads=16)
# 初始化GPT-2 large模型
model_large = GPTModel(embedding_dim=1280, num_blocks=36, num_heads=20)
# 初始化GPT-2 XL模型
model_xl = GPTModel(embedding_dim=1600, num_blocks=48, num_heads=25)
#...
這段程式碼初始化了三個不同的GPT模型：GPT-2 medium、GPT-2 large和GPT-2 XL。
圖表翻譯：
graph LR
A[初始化模型] --> B[計算引數數量]
B --> C[減少引數數量]
C --> D[計算記憶體需求]
D --> E[生成文字]
E --> F[初始化更大的模型]
這個圖表示範了實作GPT模型的過程，包括計算引數數量、減少引數數量、計算記憶體需求、生成文字和初始化更大的模型。
文字生成過程
在深度學習模型中，文字生成是一個複雜的過程，涉及多個步驟。首先，模型需要根據輸入的上下文生成下一個token。這個過程可以透過一個簡單的例子來理解：假設我們想要生成一段文字，描述一個人介紹自己。
文字生成步驟
- 初始化: 首先，模型需要一個初始的輸入上下文。這個上下文可以是一個簡單的問候陳述式，例如「Hello, I am a model」。
- Token生成: 接下來，模型會根據這個初始上下文生成下一個token。這個過程涉及到計算每個可能的下一個token的機率，並選擇機率最高的token。
- 機率分佈: 在計算每個可能的下一個token的機率時，模型會使用softmax函式將輸出的向量轉換成機率分佈。
- Token選擇: 然後，模型會根據這個機率分佈選擇下一個token。這個過程可以透過隨機取樣或選擇機率最高的token來實作。
- 文字生成: 一旦選擇了下一個token，模型就會將其追加到初始上下文中，形成新的輸入上下文。
- 迭代: 這個過程會重複多次，直到生成了使用者指定數量的tokens。
實作文字生成
在實踐中，文字生成可以透過以下程式碼實作：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定義模型
class TextGenerator(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(TextGenerator, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 初始化模型和最佳化器
model = TextGenerator(input_dim=128, hidden_dim=256, output_dim=128)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 定義輸入上下文
input_context = "Hello, I am a model"
# 定義生成token的函式
def generate_token(model, input_context):
# 將輸入上下文轉換成向量
input_vector = torch.tensor([ord(c) for c in input_context], dtype=torch.long)
# Forward pass
output = model(input_vector)
# 電腦率分佈
probabilities = torch.softmax(output, dim=0)
# 選擇下一個token
next_token = torch.argmax(probabilities)
# 將下一個token轉換成字元
next_token_char = chr(next_token.item())
return next_token_char
# 生成文字
generated_text = ""
for i in range(10):
next_token = generate_token(model, input_context)
generated_text += next_token
input_context += next_token
print(generated_text)
這個程式碼定義了一個簡單的文字生成模型，並使用它來生成一段文字。注意，這個模型只是一個簡單的示例，實際的文字生成模型可能會更加複雜和強大。
圖表翻譯
以下是對應的Mermaid圖表：
graph LR
A[輸入上下文] --> B[Token生成]
B --> C[機率分佈]
C --> D[Token選擇]
D --> E[文字生成]
E --> F[迭代]
這個圖表展示了文字生成過程中的每一步，從輸入上下文到生成最終的文字。
從技術架構視角來看，Transformer 模型及其衍生模型 GPT 的核心在於自注意力機制和 Transformer Block 的設計。本文深入剖析了 TransformerEncoderLayer、Transformer Block 以及 GPT 模型的程式碼實作，並闡述了關鍵元件如多頭注意力機制、前向神經網路、層正規化、捷徑連線等的作用。分析了權重繫結等技術如何有效控制模型引數數量，並探討了模型的記憶體需求和文字生成過程。雖然 Transformer 模型在自然語言處理領域取得了顯著成果，但其計算複雜度和對長序列的處理效率仍是挑戰。對於資源有限的場景，模型壓縮和最佳化技術至關重要。玄貓認為，隨著硬體效能的提升和演算法的持續最佳化，Transformer 架構將在更多領域展現其強大潛力，並驅動更具創造性和智慧化的應用誕生。接下來的幾年，將是 Transformer 模型從通用走向專精，從雲端走向邊緣的關鍵時期。
