本科生 60 行代码教你手搓 GPT 大模型，技术介绍堪比教程 ...

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机器之心报道
! s. y7 I  Q1 U# B$ b机器之心编辑部
GPT 模型实现起来有时也很简单。
当前，大型语言模型（LLM）被认为是人工智能突破的方向。人们正在尝试用它们做各种复杂的事情，比如问答、创作、数学推理以及编写代码等。近段时间 ChatGPT 持续的爆火是最好的例证。
$ Y. r, b- g# ~0 A8 ^8 _然而，对于机器学习从业者来说，大模型的门槛很高：因为体量太大难以训练，很长时间里这个方向一直被大公司垄断。不过最近，简化 GPT 模型的方法越来越多了。1 月中旬，前特斯拉 AI 高级总监 Andrej Karpathy（现已回归 OpenAI）就发布了从零开始构建 GPT 模型的完整教程。不过训练出的 GPT 和 OpenAI 的 GPT-3 比较，两者规模差距达 1 万 - 100 万倍。
2 t4 r" }; U9 `' i近日，加拿大麦克马斯特大学的一位软件工程本科生 Jay Mody 在导入 NumPy 库下，仅用 60 行代码就从头实现了一个 GPT 模型，并将其命名为 PicoGPT。不仅如此，他还将经过训练的 GPT-2 模型权重加载到自己的实现中，并生成了一些文本。下面为 60 行代码展示。
7 g- s: j  E! }, w% S  X
9 G- N' ^; T6 j: m' B( ~
. h# k4 v5 i# M8 a4 O+ e- _
不过要做到这些，你需要熟悉 Python 和 NumPy，还要有一些训练神经网络的基本经验。作者表示，这篇博客旨在对 GPT 进行简单易懂的完整介绍。因此，作者只使用已经训练的模型权重来实现前向传递代码。
' V% o# S) G/ d. ^( \2 }/ U" s; k


代码地址：
https://github.com/jaymody/picoGPT/blob/29e78cc52b58ed2c1c483ffea2eb46ff6bdec785/gpt2_pico.py#L3-L58
对于此项研究，Andrej Karpathy 给出了四个字：虽迟但到。想当初，Karpathy 构建的 minGPT 和 nanoGPT 还要 300 行代码。

; J9 a; L. c: D  A
5 n1 Q, W  {: z) w
值得一提的是，这篇教程不是完全零门槛的。为了让读者明白，作者首先介绍了什么是 GPT、它的输入、输出如何等其他内容，介绍得都非常详细。
: p/ Y/ h" |: W' c# x


至于 GPT 到底能干什么，作者给出了几个示例，它能写电子邮件、总结一本书、给你 instagram 标题的想法、向 5 岁的孩子解释黑洞、用 SQL 编写代码等。
3 [" h" l- R% u) _- d6 Q# n通过仔细阅读这部分内容后，你能大致了解 GPT 的一些基础知识。有了这些背景介绍，接下来就是如何设置了。
) }. N8 {" ]$ r+ d8 ^项目介绍
设置
这一章节主要介绍了如何设置编码器、超参数以及参数。


; G+ H) M. `+ V2 ]
- e/ f' Z  d) e+ `你要做的，首先是克隆代码库：
7 d+ p- i- D% X0 v+ ]
/ F! w0 z5 I) y% W
( M7 S9 e. |( W/ S6 n; }
3 S2 x  M: y7 {$ U0 @) ~然后安装依赖项：


, |9 O2 @; X  m# J
注意，如果你使用的是 M1 Macbook，在运行 pip install 之前，你需要在 requirements.txt 中将 tensorflow 更改为 tensorflow-macos。在这个项目下，文件包括 encoder.py、utils.py、gpt2.py、gpt2_pico.py：
. H: P8 u* g( Y5 ^0 N& wencoder.py：包含 OpenAI BPE Tokenizer 的代码，直接取自 gpt-2 repo；
  s1 ]( x5 H! }. _gpt2.py：包含 GPT 模型和生成代码，可以将其作为 python 脚本运行；
gpt2_pico.py：与 gpt2.py 相同，但是代码行数更少。
其中 gpt2.py 需要从头开始实现，因此你要做的是先删除 gpt2.py 并重新创建一个空文件：
& V: {, ^$ P6 {: a; `' v3 A


然后将下列代码复制到 gpt2.py 中：
) c" _3 }  M8 ~. X# h0 }2 I; ?
: [6 b/ g: f0 M
. m) }1 w/ u$ q+ P
上述代码包含 4 个主要部分：
# u6 o; w5 t3 _! O1 `7 Vgpt2 函数是本次实现 GPT 的实际代码；
( ?" n6 d4 w# O$ tgenerate 函数实现自回归解码算法；
main 函数；
fire.Fire ( main ) 将文件转换为 CLI 应用程序，以便最终可以运行代码：python gpt2.py "some prompt here"。
main 函数包含有 encode、hparams、params 参数，执行下列代码：
$ e' o9 \; L: C5 [8 R
! E0 [9 I  a5 m/ a

7 ?% ]5 O4 d. h; p/ q2 X2 u* o设置完成之后，作者开始介绍编码器、超参数、参数的一些细节内容。就拿编码器来说，本文的编码器和 GPT-2 使用的 BPE tokenizer 一样。下面是该编码器编码和解码的一些文本示例：
) m6 N! I  a) j) a$ \6 ^
/ ?$ Q  x5 h) B4 a" v# A

实际的 token 长这个样子：
& h/ Z, a) p- _. p: |8 k, \$ d3 l


; l8 _- ~6 D: x& H需要注意，有时 token 是单词（例如 Not），有时它们是单词但前面有一个空格（例如 all， 代表一个空格），有时是单词的一部分（例如 capes 被拆分为 cap 和 es ) ，有时它们是标点符号（例如 .）。
BPE 的一个好处是它可以对任意字符串进行编码，如果遇到词汇表中不存在的内容，它会将其分解为它能理解的子字符串：
% ?2 F8 f) `7 d% o
1 E) v$ N5 x& k  W8 [  u

更细节的内容不再赘述。接下来介绍基础神经网络，这一部分就更加基础了，主要包括 GELU、Softmax 函数以及 Layer Normalization 和 Linear。
1 f2 f" V8 O: O: P
0 w" N3 `) v; N( b- l0 }% v2 b7 H

9 ^1 \5 g  ?$ K每一小部分都有代码示例，例如在 Linear 部分，作者展示了标准矩阵乘法 + 偏置：
; S4 A; b& U+ L: ~4 F4 v


线性层从一个向量空间投影到另一个向量空间的代码如下：

4 Z7 O3 N! {! {7 C. n2 l

GPT 架构
这部分介绍 GPT 自身架构。
0 g% U$ g9 y) |9 B6 n


  `; t( T: V# O6 `/ G: NTransformer 架构如下：
0 J$ {# }0 J2 b& ~; G

' ^$ n% n9 r. r9 T
Transformer 仅使用解码器堆栈（图的右侧部分）：
5 N; B! G7 `  P/ C

  a% ]9 v# I  X9 ]# o
/ M/ Y0 _- j1 c" [! R( ]8 ~需要注意，由于摆脱了编码器，中间的交叉注意力层也被删除了。
在高层次上，GPT 体系架构有以下三个部分：
- ~1 z- X. [8 z9 |# d9 Z文本 + 位置嵌入；
Transformer 解码器堆栈；
投影到词汇表。
代码就像下面这样：
% x* q- @4 z; h1 L$ i8 P
- I/ e$ Q. A/ E% i$ E3 o2 U

代码部分截图
8 {2 y. x1 @% _7 |接下来更详细地分解以上三个部分中的每一个部分，这里也不再赘述。
以上就是作者对 GPT 的实现，接下来就是将它们组合在一起并运行代码，得到 gpt2.py。它的全部内容只有 120 行代码（如果删除注释和空格，则为 60 行）。
作者通过以下方式测试结果：
) s7 J9 _$ ^# S: t) F; K, L0 L

9 n0 \$ l3 i. ^8 \0 ~! w- ^3 o
0 Q, M( o7 r: H* W: ?8 C3 K' s输出结果如下：
" G" [$ O" }8 j% z* K; t8 e6 J
, n7 x8 Y4 E+ w9 Y6 K! V
/ C1 R7 w2 E* _3 r2 v
$ i6 Q, c" f% {  }, D, Y正如作者说的：这次实验成功了。
本文只是跟着作者的思路大概介绍了整体流程，想要了解更多内容的小伙伴，可以参考原文链接。
/ s) x% ~4 D+ h0 K) @* x原文链接：https://jaykmody.com/blog/gpt-from-scratch/#basic-layers
- S3 R5 G% z" y. f: `) Z全面学习 ChatGPT，机器之心准备了 89 篇文章合集
, o, T1 h. E+ ?这是一份全面、系统且高质量的 ChatGPT 文章合集，我们筛选出来了 89 篇相关文章，设计了阅读框架与学习路径，大家可以根据自己的需求进行浏览与研读。合集内容包括：
ChatGPT 及 OpenAI 大事件时间轴
概念 · 真正搞懂 ChatGPT：共 3 篇文章
5 E5 K: V9 Z8 G5 Z/ |, P研究 · GPT 家族更迭：共 16 篇文章
八年 · OpenAI 的历史与现在：共 13 篇文章
干货 · GPT 相关研究与技术：共 18 篇文章
+ n( A* |- ~- z6 `: P4 P+ n+ w观点 · 专家谈 ChatGPT：共 8 篇文章
行业 · 应用与探索：共 23 篇文章
0 o. j  n) @1 f" t. h* s! [行业 · 同类产品：共 8 篇文章
, J( \% m9 N' `; _3 \. B THE END
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