NLP_GPT生成式自回归模型 - 服务器托管|北京服务器租用|机房托管租用|IDC托管租用|机房机柜带宽租用-价格及费用咨询

文章目录

介绍
完整代码
小结

介绍

自回归(Autoregressive)是自然语言处理模型的一种训练方法，其核心思想是基于已有的序列(词或字符)来预测下一个元素。在GPT中，这意味着模型会根据给定的上文来生成下一个词，如图所示。

在GPT模型的训练和推理这两个相互独立的过程中，“自回归”的含义是不同的。

训练过程中的“自回归”:在训练阶段，GPT通过大量文本数据进行学习。模型会接收一个词序列作为输入，然后预测下一个词。损失函数主要用于衡量模型预测与实际词之间的差异。在训练过程中，模型将不断调整其参数，以最小化损失函数。这个过程会持续进行，直到模型在预测任务上达到一定的性能。训练过程中也常常使用教师强制来加快模型的收敛速度。
推理过程中的“自回归”:在推理阶段，我们利用训练好的 GPT 模型来生成文本。首先，我们提供一个初始的种子文本(即提示或指令)，然后模型会根据这个种子文本生成下一个词。生成的词将被添加到文本中，继续输入模型，模型会接着生成下一个词，以此类推。这个过程会一直进行，直到生成一定长度的文本或遇到特定的结束符。

在生成文本时，GPT通常会根据词的概率分布来选择下一个词。这可以通过多种策略实现，如贪婪搜索-总是选择概率最高的词，集束搜索-同时考虑多个可能的词序列，采样方法根据词的概率分布随机选择词等。

GPT是生成式自回归模型，生成式自回归模型是生成式模型的一种。生成式模型和判别式模型是两种主要的机器学习模型。

生成式模型(Generative Model):生成式模型不仅关心输入和输出之间的关系，同时也会考虑数据生成的机制。它会对数据的分布进行建模，并试图了解数据是如何生成的。生成式模型能够模拟新的数据实例，比如高斯混合模型、隐马尔可夫模型、朴素贝叶斯分类器等。
判别式模型(Discriminative Model):判别式模型主要关注输入与输出之间的关系，直接学习从输入到输出的映射或者决策边界，不考虑数据的生成过程，比如逻辑回归、支持向量机、神经网络等。

自回归模型(Autoregressive Model)是生成式模型的一种特例，它预测的新目标值是基于前面若干个已生成值的。自回归模型在时间序列分析、语音信号处理、自然语言处理等领域有广泛应用。在序列生成问题中，自回归模型特别重要，比如在机器翻译、文本生成、语音合成等任务中，Transformer的解码器、GPT等模型就是基于自回归原理的。

问题：Transformer和GPT都是神经网络，从定义上应该是判别式模型才对？
Transformer和GPT都是神经网络模型，属于深度学习的范畴。神经网络模型在形式上是判别式模型，因为它们直接学习从输入到输出的映射关系，不考虑数据的生成过程。但是，在处理生成任务，比如文本生成、语音合成等任务时，神经网络模型可以使用自回归的方式进行生成，此时它们的行为更像生成式模型，所以称之为生成式自回归模型是可以的。

用自回归机制来逐词生成翻译结果

继续使用同样的中英翻译数据集，还是使用之前的Transformer模型，这里我们只是加一个用贪婪搜索进行生成式解码的函数，然后在测试过程中调用这个函数重新测试。

代码调整的第一步:定义一个贪婪解码器函数。

# 定义贪婪解码器函数
def greedy_decoder(model, enc_input, start_symbol):
    # 对输入数据进行编码，并获得编码器输出以及自注意力权重
    enc_outputs, enc_self_attns = model.encoder(enc_input)    
    # 初始化解码器输入为全零张量，大小为 (1, 5)，数据类型与 enc_input 一致
    dec_input = torch.zeros(1, 5).type_as(enc_input.data)    
    # 设置下一个要解码的符号为开始符号
    next_symbol = start_symbol    
    # 循环 5 次，为解码器输入中的每一个位置填充一个符号
    for i in range(0, 5):
        # 将下一个符号放入解码器输入的当前位置
        dec_input[0][i] = next_symbol        
        # 运行解码器，获得解码器输出、解码器自注意力权重和编码器 - 解码器注意力权重
        dec_output, _, _ = model.decoder(dec_input, enc_input, enc_outputs)        
        # 将解码器输出投影到目标词汇空间
        projected = model.projection(dec_output)        
        # 找到具有最高概率的下一个单词
        prob = projected.squeeze(0).max(dim=-1, keepdim=False)[1]
        next_word = prob.data[i]        
        # 将找到的下一个单词作为新的符号
        next_symbol = next_word.item()        
    # 返回解码器输入，它包含了生成的符号序列
    dec_outputs = dec_input
    return dec_outputs

上述代码定义了一个贪婪解码器函数greedy_decoder。该函数将模型model、编码器输入 enc_input及开始符号start_symbol作为输入。贪婪解码器通过寻找具有最高概率的单词作为下一个生成单词，从而生成一个单词序列。其中的关键部分是解码器会循环 5次，每次为解码器输入中的一个位置填充一个刚刚生成的符号，然后将这个符号和之前生成的符号一起，作为解码器输入序列dec_input输入下一次的解码器调用过程，直至循环结束。

代码调整的第二步:使用贪婪解码器进行测试，生成翻译文本。

# 用贪婪解码器生成翻译文本
enc_inputs, dec_inputs, target_batch = corpus.make_batch(batch_size=1, test_batch=True) 
# 使用贪婪解码器生成解码器输入
greedy_dec_input = greedy_decoder(model, enc_inputs, start_symbol=corpus.tgt_vocab[''])
# 将解码器输入转换为单词序列
greedy_dec_output_words = [corpus.tgt_idx2word[n.item()] for n in greedy_dec_input.squeeze()]
# 打印编码器输入和贪婪解码器生成的文本
enc_inputs_words = [corpus.src_idx2word[code.item()] for code in enc_inputs[0]]
print(enc_inputs_words, '->', greedy_dec_output_words)

看到贪婪解码器逐词推演生成的文本，只修改了这么一点点内容，效果就变得这么好了。

完整代码

import numpy as np # 导入 numpy 库
import torch # 导入 torch 库
import torch.nn as nn # 导入 torch.nn 库
d_k = 64 # K(=Q) 维度
d_v = 64 # V 维度
# 定义缩放点积注意力类
class ScaledDotProductAttention(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ScaledDotProductAttention, self).__init__()        
    def forward(self, Q, K, V, attn_mask):
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------        
        # Q K V [batch_size, n_heads, len_q/k/v, dim_q=k/v] (dim_q=dim_k)
        # attn_mask [batch_size, n_heads, len_q, len_k]
        #----------------------------------------------------------------
        # 计算注意力分数（原始权重）[batch_size，n_heads，len_q，len_k]
        scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / np.sqrt(d_k) 
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------        
        # scores [batch_size, n_heads, len_q, len_k]
        #-----------------------------------------------------------------        
        # 使用注意力掩码，将 attn_mask 中值为 1 的位置的权重替换为极小值
        #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
        # attn_mask [batch_size, n_heads, len_q, len_k], 形状和 scores 相同
        #-----------------------------------------------------------------    
        scores.masked_fill_(attn_mask, -1e9) 
        # 对注意力分数进行 softmax 归一化
        weights = nn.Softmax(dim=-1)(scores) 
        #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
        # weights [batch_size, n_heads, len_q, len_k], 形状和 scores 相同
        #-----------------------------------------------------------------         
        # 计算上下文向量（也就是注意力的输出）, 是上下文信息的紧凑表示
        context = torch.matmul(weights, V) 
        #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
        # context [batch_size, n_heads, len_q, dim_v]
        #-----------------------------------------------------------------    
        return context, weights # 返回上下文向量和注意力分数

# 定义多头自注意力类
d_embedding = 512  # Embedding 的维度
n_heads = 8  # Multi-Head Attention 中头的个数
batch_size = 3 # 每一批的数据大小
class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.W_Q = nn.Linear(d_embedding, d_k * n_heads) # Q的线性变换层
        self.W_K = nn.Linear(d_embedding, d_k * n_heads) # K的线性变换层
        self.W_V = nn.Linear(d_embedding, d_v * n_heads) # V的线性变换层
        self.linear = nn.Linear(n_heads * d_v, d_embedding)
        self.layer_norm = nn.LayerNorm(d_embedding)
    def forward(self, Q, K, V, attn_mask): 
        #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
        # Q K V [batch_size, len_q/k/v, embedding_dim] 
        #-----------------------------------------------------------------        
        residual, batch_size = Q, Q.size(0) # 保留残差连接
        # 将输入进行线性变换和重塑，以便后续处理
        q_s = self.W_Q(Q).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1,2)        
        k_s = self.W_K(K).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1,2)
        v_s = self.W_V(V).view(batch_size, -1, n_heads, d_v).transpose(1,2)
        #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
        # q_s k_s v_s: [batch_size, n_heads, len_q/k/v, d_q=k/v]
        #----------------------------------------------------------------- 
        # 将注意力掩码复制到多头 attn_mask: [batch_size, n_heads, len_q, len_k]
        attn_mask = attn_mask.unsqueeze(1).repeat(1, n_heads, 1, 1)
        #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
        # attn_mask [batch_size, n_heads, len_q, len_k]
        #----------------------------------------------------------------- 
        # 使用缩放点积注意力计算上下文和注意力权重
        context, weights = ScaledDotProductAttention()(q_s, k_s, v_s, attn_mask)
        #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
        # context [batch_size, n_heads, len_q, dim_v]
        # weights [batch_size, n_heads, len_q, len_k]
        #----------------------------------------------------------------- 
        # 通过调整维度将多个头的上下文向量连接在一起
        context = context.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, n_heads * d_v) 
        #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
        # context [batch_size, len_q, n_heads * dim_v]
        #-----------------------------------------------------------------        
        # 用一个线性层把连接后的多头自注意力结果转换，原始地嵌入维度
        output = self.linear(context) 
        #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
        # output [batch_size, len_q, embedding_dim]
        #-----------------------------------------------------------------        
        # 与输入 (Q) 进行残差链接，并进行层归一化后输出
        output = self.layer_norm(output + residual)
        #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
        # output [batch_size, len_q, embedding_dim]
        #-----------------------------------------------------------------        
        return output, weights # 返回层归一化的输出和注意力权重

# 定义逐位置前馈网络类
class PoswiseFeedForwardNet(nn.Module):
    def __init__(self, d_ff=2048):
        super(PoswiseFeedForwardNet, self).__init__()
        # 定义一维卷积层 1，用于将输入映射到更高维度
        self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=d_embedding, out_channels=d_ff, kernel_size=1)
        # 定义一维卷积层 2，用于将输入映射回原始维度
        self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=d_ff, out_channels=d_embedding, kernel_size=1)
        # 定义层归一化
        self.layer_norm = nn.LayerNorm(d_embedding)
    def forward(self, inputs): 
        #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
        # inputs [batch_size, len_q, embedding_dim]
        #----------------------------------------------------------------                       
        residual = inputs  # 保留残差连接 
        # 在卷积层 1 后使用 ReLU 激活函数 
        output = nn.ReLU()(self.conv1(inputs.transpose(1, 2))) 
        #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
        # output [batch_size, d_ff, len_q]
        #----------------------------------------------------------------
        # 使用卷积层 2 进行降维 
        output = self.conv2(output).transpose(1, 2) 
        #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
        # output [batch_size, len_q, embedding_dim]
        #----------------------------------------------------------------
        # 与输入进行残差链接，并进行层归一化
        output = self.layer_norm(output + residual) 
        #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
        # output [batch_size, len_q, embedding_dim]
        #----------------------------------------------------------------
        return output # 返回加入残差连接后层归一化的结果

# 生成正弦位置编码表的函数，用于在 Transformer 中引入位置信息
def get_sin_enc_table(n_position, embedding_dim):
    #------------------------- 维度信息 --------------------------------
    # n_position: 输入序列的最大长度
    # embedding_dim: 词嵌入向量的维度
    #-----------------------------------------------------------------    
    # 根据位置和维度信息，初始化正弦位置编码表
    sinusoid_table = np.zeros((n_position, embedding_dim))    
    # 遍历所有位置和维度，计算角度值
    for pos_i in range(n_position):
        for hid_j in range(embedding_dim):
            angle = pos_i / np.power(10000, 2 * (hid_j // 2) / embedding_dim)
            sinusoid_table[pos_i, hid_j] = angle    
    # 计算正弦和余弦值
    sinusoid_table[:, 0::2] = np.sin(sinusoid_table[:, 0::2])  # dim 2i 偶数维
    sinusoid_table[:, 1::2] = np.cos(sinusoid_table[:, 1::2])  # dim 2i+1 奇数维    
    #------------------------- 维度信息 --------------------------------
    # sinusoid_table 的维度是 [n_position, embedding_dim]
    #----------------------------------------------------------------   
    return torch.FloatTensor(sinusoid_table)  # 返回正弦位置编码表

# 定义填充注意力掩码函数
def get_attn_pad_mask(seq_q, seq_k):
    #------------------------- 维度信息 --------------------------------
    # seq_q 的维度是 [batch_size, len_q]
    # seq_k 的维度是 [batch_size, len_k]
    #-----------------------------------------------------------------
    batch_size, len_q = seq_q.size()
    batch_size, len_k = seq_k.size()
    # 生成布尔类型张量
    pad_attn_mask = seq_k.data.eq(0).unsqueeze(1)  # token 的编码值为 0
    #------------------------- 维度信息 --------------------------------
    # pad_attn_mask 的维度是 [batch_size，1，len_k]
    #-----------------------------------------------------------------
    # 变形为与注意力分数相同形状的张量 
    pad_attn_mask = pad_attn_mask.expand(batch_size, len_q, len_k)
    #------------------------- 维度信息 --------------------------------
    # pad_attn_mask 的维度是 [batch_size，len_q，len_k]
    #-----------------------------------------------------------------
    return pad_attn_mask

# 定义编码器层类
class EncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(EncoderLayer, self).__init__()        
        self.enc_self_attn = MultiHeadAttention() # 多头自注意力层        
        self.pos_ffn = PoswiseFeedForwardNet() # 位置前馈神经网络层
    def forward(self, enc_inputs, enc_self_attn_mask):
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # enc_inputs 的维度是 [batch_size, seq_len, embedding_dim]
        # enc_self_attn_mask 的维度是 [batch_size, seq_len, seq_len]
        #-----------------------------------------------------------------
        # 将相同的 Q，K，V 输入多头自注意力层 , 返回的 attn_weights 增加了头数  
        enc_outputs, attn_weights = self.enc_self_attn(enc_inputs, enc_inputs,
                                               enc_inputs, enc_self_attn_mask)
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # enc_outputs 的维度是 [batch_size, seq_len, embedding_dim] 
        # attn_weights 的维度是 [batch_size, n_heads, seq_len, seq_len]      
        # 将多头自注意力 outputs 输入位置前馈神经网络层
        enc_outputs = self.pos_ffn(enc_outputs) # 维度与 enc_inputs 相同
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # enc_outputs 的维度是 [batch_size, seq_len, embedding_dim] 
        #-----------------------------------------------------------------
        return enc_outputs, attn_weights # 返回编码器输出和每层编码器注意力权重

# 定义编码器类
n_layers = 6  # 设置 Encoder 的层数
class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, corpus):
        super(Encoder, self).__init__()        
        self.src_emb = nn.Embedding(len(corpus.src_vocab), d_embedding) # 词嵌入层
        self.pos_emb = nn.Embedding.from_pretrained( 
          get_sin_enc_table(corpus.src_len+1, d_embedding), freeze=True) # 位置嵌入层
        self.layers = nn.ModuleList(EncoderLayer() for _ in range(n_layers))# 编码器层数
    def forward(self, enc_inputs):  
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # enc_inputs 的维度是 [batch_size, source_len]
        #-----------------------------------------------------------------
        # 创建一个从 1 到 source_len 的位置索引序列
        pos_indices = torch.arange(1, enc_inputs.size(1) + 1).unsqueeze(0).to(enc_inputs)
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # pos_indices 的维度是 [1, source_len]
        #-----------------------------------------------------------------             
        # 对输入进行词嵌入和位置嵌入相加 [batch_size, source_len，embedding_dim]
        enc_outputs = self.src_emb(enc_inputs) + self.pos_emb(pos_indices)
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # enc_outputs 的维度是 [batch_size, seq_len, embedding_dim]
        #-----------------------------------------------------------------
        # 生成自注意力掩码
        enc_self_attn_mask = get_attn_pad_mask(enc_inputs, enc_inputs) 
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # enc_self_attn_mask 的维度是 [batch_size, len_q, len_k]        
        #-----------------------------------------------------------------         
        enc_self_attn_weights = [] # 初始化 enc_self_attn_weights
        # 通过编码器层 [batch_size, seq_len, embedding_dim]
        for layer in self.layers: 
            enc_outputs, enc_self_attn_weight = layer(enc_outputs, enc_self_attn_mask)
            enc_self_attn_weights.append(enc_self_attn_weight)
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # enc_outputs 的维度是 [batch_size, seq_len, embedding_dim] 维度与 enc_inputs 相同
        # enc_self_attn_weights 是一个列表，每个元素的维度是 [batch_size, n_heads, seq_len, seq_len]          
        #-----------------------------------------------------------------
        return enc_outputs, enc_self_attn_weights # 返回编码器输出和编码器注意力权重

# 生成后续注意力掩码的函数，用于在多头自注意力计算中忽略未来信息
def get_attn_subsequent_mask(seq):
    #------------------------- 维度信息 --------------------------------
    # seq 的维度是 [batch_size, seq_len(Q)=seq_len(K)]
    #-----------------------------------------------------------------
    # 获取输入序列的形状
    attn_shape = [seq.size(0), seq.size(1), seq.size(1)]  
    #------------------------- 维度信息 --------------------------------
    # attn_shape 是一个一维张量 [batch_size, seq_len(Q), seq_len(K)]
    #-----------------------------------------------------------------
    # 使用 numpy 创建一个上三角矩阵（triu = triangle upper）
    subsequent_mask = np.triu(np.ones(attn_shape), k=1)
    #------------------------- 维度信息 --------------------------------
    # subsequent_mask 的维度是 [batch_size, seq_len(Q), seq_len(K)]
    #-----------------------------------------------------------------
    # 将 numpy 数组转换为 PyTorch 张量，并将数据类型设置为 byte（布尔值）
    subsequent_mask = torch.from_numpy(subsequent_mask).byte()
    #------------------------- 维度信息 --------------------------------
    # 返回的 subsequent_mask 的维度是 [batch_size, seq_len(Q), seq_len(K)]
    #-----------------------------------------------------------------
    return subsequent_mask # 返回后续位置的注意力掩码

# 定义解码器层类
class DecoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DecoderLayer, self).__init__()        
        self.dec_self_attn = MultiHeadAttention() # 多头自注意力层       
        self.dec_enc_attn = MultiHeadAttention()  # 多头自注意力层，连接编码器和解码器        
        self.pos_ffn = PoswiseFeedForwardNet() # 位置前馈神经网络层
    def forward(self, dec_inputs, enc_outputs, dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask):
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # dec_inputs 的维度是 [batch_size, target_len, embedding_dim]
        # enc_outputs 的维度是 [batch_size, source_len, embedding_dim]
        # dec_self_attn_mask 的维度是 [batch_size, target_len, target_len]
        # dec_enc_attn_mask 的维度是 [batch_size, target_len, source_len]
        #-----------------------------------------------------------------      
        # 将相同的 Q，K，V 输入多头自注意力层
        dec_outputs, dec_self_attn = self.dec_self_attn(dec_inputs, dec_inputs, 
                                                        dec_inputs, dec_self_attn_mask)
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # dec_outputs 的维度是 [batch_size, target_len, embedding_dim]
        # dec_self_attn 的维度是 [batch_size, n_heads, target_len, target_len]
        #-----------------------------------------------------------------        
        # 将解码器输出和编码器输出输入多头自注意力层
        dec_outputs, dec_enc_attn = self.dec_enc_attn(dec_outputs, enc_outputs, 
                                                      enc_outputs, dec_enc_attn_mask)
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # dec_outputs 的维度是 [batch_size, target_len, embedding_dim]
        # dec_enc_attn 的维度是 [batch_size, n_heads, target_len, source_len]
        #-----------------------------------------------------------------          
        # 输入位置前馈神经网络层
        dec_outputs = self.pos_ffn(dec_outputs)
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # dec_outputs 的维度是 [batch_size, target_len, embedding_dim]
        # dec_self_attn 的维度是 [batch_size, n_heads, target_len, target_len]
        # dec_enc_attn 的维度是 [batch_size, n_heads, target_len, source_len]   
        #-----------------------------------------------------------------
        # 返回解码器层输出，每层的自注意力和解 - 编码器注意力权重
        return dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn

#  定义解码器类
n_layers = 6  # 设置 Decoder 的层数
class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, corpus):
        super(Decoder, self).__init__()
        self.tgt_emb = nn.Embedding(len(corpus.tgt_vocab), d_embedding) # 词嵌入层
        self.pos_emb = nn.Embedding.from_pretrained( 
           get_sin_enc_table(corpus.tgt_len+1, d_embedding), freeze=True) # 位置嵌入层        
        self.layers = nn.ModuleList([DecoderLayer() for _ in range(n_layers)]) # 叠加多层
    def forward(self, dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs): 
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # dec_inputs 的维度是 [batch_size, target_len]
        # enc_inputs 的维度是 [batch_size, source_len]
        # enc_outputs 的维度是 [batch_size, source_len, embedding_dim]
        #-----------------------------------------------------------------   
        # 创建一个从 1 到 source_len 的位置索引序列
        pos_indices = torch.arange(1, dec_inputs.size(1) + 1).unsqueeze(0).to(dec_inputs)
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # pos_indices 的维度是 [1, target_len]
        #-----------------------------------------------------------------              
        # 对输入进行词嵌入和位置嵌入相加
        dec_outputs = self.tgt_emb(dec_inputs) + self.pos_emb(pos_indices)
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # dec_outputs 的维度是 [batch_size, target_len, embedding_dim]
         #-----------------------------------------------------------------        
        # 生成解码器自注意力掩码和解码器 - 编码器注意力掩码
        dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs) # 填充位掩码
        dec_self_attn_subsequent_mask = get_attn_subsequent_mask(dec_inputs) # 后续位掩码
        dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask 
                                       + dec_self_attn_subsequent_mask), 0) 
        dec_enc_attn_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, enc_inputs) # 解码器 - 编码器掩码
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------        
        # dec_self_attn_pad_mask 的维度是 [batch_size, target_len, target_len]
        # dec_self_attn_subsequent_mask 的维度是 [batch_size, target_len, target_len]
        # dec_self_attn_mask 的维度是 [batch_size, target_len, target_len]
        # dec_enc_attn_mask 的维度是 [batch_size, target_len, source_len]
         #-----------------------------------------------------------------       
        dec_self_attns, dec_enc_attns = [], [] # 初始化 dec_self_attns, dec_enc_attns
        # 通过解码器层 [batch_size, seq_len, embedding_dim]
        for layer in self.layers:
            dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn = layer(dec_outputs, enc_outputs, 
      服务器托管网                                         dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask)
            dec_self_attns.append(dec_self_attn)
            dec_enc_attns.append(dec_enc_attn)
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # dec_outputs 的维度是 [batch_size, target_len, embedding_dim]
        # dec_self_attns 是一个列表，每个元素的维度是 [batch_size, n_heads, target_len, target_len]
        # dec_enc_attns 是一个列表，每个元素的维度是 [batch_size, n_heads, target_len, source_len]
        #----------------------------------------------------------------- 
        # 返回解码器输出，解码器自注意力和解码器 - 编码器注意力权重       
        return dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns

# 定义 Transformer 模型
class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, corpus):
        super(Transformer, self).__init__()        
        self.encoder = Encoder(corpus) # 初始化编码器实例        
        self.decoder = Decoder(corpus) # 初始化解码器实例
        # 定义线性投影层，将解码器输出转换为目标词汇表大小的概率分布
        self.projection = nn.Linear(d_embedding, len(corpus.tgt_vocab), bias=False)
    def forward(self, enc_inputs, dec_inputs):
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # enc_inputs 的维度是 [batch_size, source_seq_len]
        # dec_inputs 的维度是 [batch_size, target_seq_len]
        #-----------------------------------------------------------------        
        # 将输入传递给编码器，并获取编码器输出和自注意力权重        
        enc_outputs, enc_self_attns = self.encoder(enc_inputs)
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # enc_outputs 的维度是 [batch_size, source_len, embedding_dim]
        # enc_self_attns 是一个列表，每个元素的维度是 [batch_size, n_heads, src_seq_len, src_seq_len]        
        #-----------------------------------------------------------------          
        # 将编码器输出、解码器输入和编码器输入传递给解码器
        # 获取解码器输出、解码器自注意力权重和编码器 - 解码器注意力权重     
        dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns = self.decoder(dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs)
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # dec_outputs 的维度是 [batch_size, target_len, embedding_dim]
        # dec_self_attns 是一个列表，每个元素的维度是 [batch_size, n_heads, tgt_seq_len, src_seq_len]
        # dec_enc_attns 是一个列表，每个元素的维度是 [batch_size, n_heads, tgt_seq_len, src_seq_len]   
        #-----------------------------------------------------------------                
        # 将解码器输出传递给投影层，生成目标词汇表大小的概率分布
        dec_logits = self.projection(dec_outputs)  
        #------------------------- 维度信息 --------------------------------
        # dec_logits 的维度是 [batch_size, tgt_seq_len, tgt_vocab_size]
        #-----------------------------------------------------------------
        # 返回逻辑值 ( 原始预测结果 ), 编码器自注意力权重，解码器自注意力权重，解 - 编码器注意力权重
        return dec_logits, enc_self_attns, dec_self_attns, dec_enc_attns

sentences = [
    ['哒哥 喜欢 爬山', 'DaGe likes hiking'],
    ['我 爱 学习 人工智能', 'I love studying AI'],
    ['深度学习 改变 世界', ' DL changed the world'],
    ['自然语言处理 很 强大', 'NLP is powerful'],
    ['神经网络 非常 复杂', 'Neural-networks are complex'] ]

from collections import Counter # 导入 Counter 类
# 定义 TranslationCorpus 类
class TranslationCorpus:
    def __init__(self, sentences):
        self.sentences = sentences
        # 计算源语言和目标语言的最大句子长度，并分别加 1 和 2 以容纳填充符和特殊符号
        self.src_len = max(len(sentence[0].split()) for sentence in sentences) + 1
        self.tgt_len = max(len(sentence[1].split()) for sentence in sentences) + 2
        # 创建源语言和目标语言的词汇表
        self.src_vocab, self.tgt_vocab = self.create_vocabularies()
        # 创建索引到单词的映射
        self.src_idx2word = {v: k for k, v in self.src_vocab.items()}
        self.tgt_idx2word = {v: k for k, v in self.tgt_vocab.items()}
    # 定义创建词汇表的函数
    def create_vocabularies(self):
        # 统计源语言和目标语言的单词频率
        src_counter = Counter(word for sentence in self.sentences for word in sentence[0].split())
        tgt_counter = Counter(word for sentence in self.sentences for word in sentence[1].split())        
        # 创建源语言和目标语言的词汇表，并为每个单词分配一个唯一的索引
        src_vocab = {'': 0, **{word: i+1 for i, word in enumerate(src_counter)}}
        tgt_vocab = {'': 0, '': 1, '': 2, 
                     **{word: i+3 for i, word in enumerate(tgt_counter)}}        
        return src_vocab, tgt_vocab
    # 定义创建批次数据的函数
    def make_batch(self, batch_size, test_batch=False):
        input_batch, output_batch, target_batch = [], [], []
        # 随机选择句子索引
        sentence_indices = torch.randperm(len(self.sentences))[:batch_size]
        for index in sentence_indices:
            src_sentence, tgt_sentence = self.sentences[index]
            # 将源语言和目标语言的句子转换为索引序列
            src_seq = [self.src_vocab[word] for word in src_sentence.split()]
            tgt_seq = [self.tgt_vocab['']] + [self.tgt_vocab[word] 
                         for word in tgt_sentence.split()] + [self.tgt_vocab['']]            
            # 对源语言和目标语言的序列进行填充
            src_seq += [self.src_vocab['']] * (self.src_len - len(src_seq))
            tgt_seq += [self.tgt_vocab['']] * (self.tgt_len - len(tgt_seq))            
            # 将处理好的序列添加到批次中
            input_batch.append(src_seq)
            output_batch.append([self.tgt_vocab['']] + ([self.tgt_vocab['']] * 
                                    (self.tgt_len - 2)) if test_batch else tgt_seq[:-1])
            target_batch.append(tgt_seq[1:])        
          # 将批次转换为 LongTensor 类型
        input_batch = torch.LongTensor(input_batch)
        output_batch = torch.LongTensor(output_batch)
        target_batch = torch.LongTensor(target_batch)            
        return input_batch, output_batch, target_batch
# 创建语料库类实例
corpus = TranslationCorpus(sentences)

import torch # 导入 torch
import torch.optim as optim # 导入优化器
model = Transformer(corpus) # 创建模型实例
criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 损失函数
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) # 优化器
epochs = 5 # 训练轮次
for epoch in range(epochs): # 训练 100 轮
    optimizer.zero_grad() # 梯度清零
    enc_inputs, dec_inputs, target_batch = corpus.make_batch(batch_size) # 创建训练数据        
    outputs, _, _, _ = model(enc_inputs, dec_inputs) # 获取模型输出 
    loss = criterion(outputs.view(-1, len(corpus.tgt_vocab)), target_batch.view(-1)) # 计算损失
    if (epoch + 1) % 1 == 0: # 打印损失
        print(f"Epoch: {epoch + 1:04d} cost = {loss:.6f}")
    loss.backward()# 反向传播        
    optimizer.step()# 更新参数

# 定义贪婪解码器函数
def greedy_decoder(model, enc_input, start_symbol):
    # 对输入数据进行编码，并获得编码器输出以及自注意力权重
    enc_outputs, enc_self_attns = model服务器托管网.encoder(enc_input)    
    # 初始化解码器输入为全零张量，大小为 (1, 5)，数据类型与 enc_input 一致
    dec_input = torch.zeros(1, 5).type_as(enc_input.data)    
    # 设置下一个要解码的符号为开始符号
    next_symbol = start_symbol    
    # 循环 5 次，为解码器输入中的每一个位置填充一个符号
    for i in range(0, 5):
        # 将下一个符号放入解码器输入的当前位置
        dec_input[0][i] = next_symbol        
        # 运行解码器，获得解码器输出、解码器自注意力权重和编码器 - 解码器注意力权重
        dec_output, _, _ = model.decoder(dec_input, enc_input, enc_outputs)        
        # 将解码器输出投影到目标词汇空间
        projected = model.projection(dec_output)        
        # 找到具有最高概率的下一个单词
        prob = projected.squeeze(0).max(dim=-1, keepdim=False)[1]
        next_word = prob.data[i]        
        # 将找到的下一个单词作为新的符号
        next_symbol = next_word.item()        
    # 返回解码器输入，它包含了生成的符号序列
    dec_outputs = dec_input
    return dec_outputs

# 用贪婪解码器生成翻译文本
enc_inputs, dec_inputs, target_batch = corpus.make_batch(batch_size=1, test_batch=True) 
# 使用贪婪解码器生成解码器输入
greedy_dec_input = greedy_decoder(model, enc_inputs, start_symbol=corpus.tgt_vocab[''])
# 将解码器输入转换为单词序列
greedy_dec_output_words = [corpus.tgt_idx2word[n.item()] for n in greedy_dec_input.squeeze()]
# 打印编码器输入和贪婪解码器生成的文本
enc_inputs_words = [corpus.src_idx2word[code.item()] for code in enc_inputs[0]]
print(enc_inputs_words, '->', greedy_dec_output_words)

小结

GPT 模型基于 Transformer架构，使用单向(从左到右)的Transformer 解码器进行预训练。预训练过程在大量无标签文本上进行，目标是通过给定的上下文预测下一个单词。

GPT模型中，采用了生成式自回归这种基于已有序列来预测下一个元素的方法。在训练阶段，模型通过大量文本数据学习生成下一个词的能力;在预测阶段，模型利用训练好的参数来生成一段连贯的文本。

学习的参考资料：
（1）书籍
利用Python进行数据分析
西瓜书
百面机器学习
机器学习实战
阿里云天池大赛赛题解析(机器学习篇)
白话机器学习中的数学
零基础学机器学习
图解机器学习算法

动手学深度学习（pytorch）

…

（2）机构
光环大数据
开课吧
极客时间
七月在线
深度之眼
贪心学院
拉勾教育
博学谷
慕课网
海贼宝藏
…

服务器托管，北京服务器托管，服务器租用 http://www.fwqtg.net

相关推荐: 区块链笔记（一）

以太坊智能合约运行环境以服务器托管网太坊采用以太坊虚拟机作为智能合约的运行环境。以太坊虚拟机是一个隔离的轻量级虚拟机环境，运行在其中的智能合约代码无法访问本地网络、文件系统或其它进程。交易模型出于智能合约的便利考虑，以太坊采用了账户的模型，状态可以实…

文章目录

介绍

完整代码

小结

服务器托管，北京服务器托管，服务器租用，机房机柜带宽租用