習題解答1.填空題神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)編碼器解碼器無監(jiān)督預訓練有監(jiān)督微調(diào)預訓練數(shù)據(jù)量模型規(guī)模泛化能力思維鏈推理能力少量單一文本圖文多模態(tài)詞元化嵌入向量數(shù)值段落編碼位置編碼掩碼語言輸入文本預測2019混合專家（MoE）混合專家模型（MoE）2.簡答題簡述GPT-1模型的訓練方法。GPT-1模型的訓練采用了無監(jiān)督預訓練和對應(yīng)任務(wù)的有監(jiān)督微調(diào)。（1）無監(jiān)督預訓練GPT-1的無監(jiān)督預訓練的目標以模型的語言能力為主，思路是先通過大量無標簽的數(shù)據(jù)進行訓練，生成語言模型，能夠運用于與有監(jiān)督任務(wù)沒有關(guān)系的自然語言處理當中。這種方法無需對文本進行標注，就可以使用大量已有的文本信息來訓練GPT，使之擁有基礎(chǔ)的語言能力。（2）有監(jiān)督微調(diào)當?shù)玫搅艘呀?jīng)具備一定語言能力的模型后，可以使用具體任務(wù)的標注數(shù)據(jù)對這個模型進行進一步的微調(diào)。微調(diào)即使用新的訓練目標(TrainingObjective)和損失函數(shù)(LossFunction)來更新模型的參數(shù)。簡述GPT-2推出相對于GPT-1做了哪些改進？GPT-2與GPT-1在架構(gòu)上沒有大的差別，也采用了Transformers架構(gòu)的解碼器方式，只是在規(guī)模、數(shù)據(jù)量等方面略有不同，具體如下：1）GPT-2結(jié)構(gòu)的規(guī)模更大，層數(shù)更多。2）GPT-2數(shù)據(jù)量更大，數(shù)據(jù)類型更多（這有利于增強模型的通用性），并對數(shù)據(jù)進行了更多的質(zhì)量過濾和控制。3）GPT-1對不同的下游任務(wù)采用有監(jiān)督學習方式，而GPT-2對下游采用無監(jiān)督學習方式，對不同的下游任務(wù)不改變參數(shù)及模型（即所謂的zero-shotsetting）。3）GPT-3在GPT-2的基礎(chǔ)上做了哪些改進。GPT-3在GPT-2的基礎(chǔ)上，主要通過3個角度來進一步提升模型的能力。1.增加模型大小。GPT-3的參數(shù)擴大到1750億，與GPT-2的15.42億參數(shù)相比大了100倍以上。2.增加預訓練數(shù)據(jù)量。為了訓練GPT-3大幅度增加的參數(shù)量，GPT-3的預訓練數(shù)據(jù)集大小也由GPT-2中使用的WebText的40GB急劇擴充到了570GB。3.上下文學習。針對零次表現(xiàn)的成績欠佳，GPT-3通過小樣本示例的方式來取得更好的模型表現(xiàn)。4）簡述ChatGPT的訓練步驟。ChatGPT是在GPT-3.5模型基礎(chǔ)上進行微調(diào)而得來。在此基礎(chǔ)之上，ChatGPT采用了一種全新的訓練方式，那便是“從人類反饋中強化學習”。ChatGPT的訓練分為3個步驟。1）通過人工標注訓練一個微調(diào)模型首先準備一定數(shù)量的提示詞樣本，一部分由標注人員自行準備，另一部分來自O(shè)penAI現(xiàn)有的數(shù)據(jù)積累。然后，對這些樣本進行標注，也就是人工對這些提示詞輸出了對應(yīng)的答復，從而構(gòu)成了“提示詞—答復對”這樣的數(shù)據(jù)集。最后用這些數(shù)據(jù)集來微調(diào)GPT-3.5，得到一個微調(diào)模型。2）訓練一個獎勵模型同樣準備一個提示詞樣本集，讓第一步得到的模型來對其進行答復。對于每個提示詞，要求模型輸出多個答復。標注團隊需要做的工作，就是將每個提示詞的答復進行排序，這其中隱含了人類對模型輸出效果的預期，以此形成了新的標注數(shù)據(jù)集，最終用來訓練獎勵模型。通過這個獎勵模型，可以對模型的答復進行打分，也就為模型的答復提供了評價標準。3）通過強化學習算法來優(yōu)化答復策略。這里采用的是一種策略優(yōu)化模型，它會根據(jù)正在采取的行動和收到的獎勵不斷調(diào)整當前策略。具體來說，首先準備一個提示詞樣本集，對其中的提示詞進行答復，然后利用第2）步訓練好的獎勵模型去對該答復進行打分，根據(jù)打分結(jié)果調(diào)整答復策略。在此過程中，人工已經(jīng)不再參與，而是利用“AI訓練AI”的方式進行策略的更新。最終重復這個過程多次之后，就能得到一個答復質(zhì)量更好的策略。經(jīng)過逐步的訓練，ChatGPT逐漸成形，一經(jīng)問世，其出色的自然語言處理能力便贏得了全球的關(guān)注。4）簡述BERT模型的預訓練方法。BERT模型的預訓練過程分為兩個階段：無監(jiān)督預訓練和有監(jiān)督預訓練。無監(jiān)督預訓練階段：在大規(guī)模未標記的文本語料庫上進行預訓練，學習文本中的語言模型。BERT使用了掩碼語言建模和下一句預測這兩個任務(wù)來訓練模型。在掩碼語言建模任務(wù)中，BERT隨機掩蓋輸入文本中的一部分單詞，并通過模型預測被掩蓋的單詞。這樣的訓練方式使得模型能夠理解上下文信息，并學習到單詞之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。在下一句預測任務(wù)中，BERT能夠判斷兩個句子是否為連續(xù)的，通過這個任務(wù)，模型可以學習到句子之間的關(guān)系，對于一些需要理解句子關(guān)聯(lián)性的任務(wù)具有幫助。有監(jiān)督預訓練階段：在特定任務(wù)上進行微調(diào)，以便模型適應(yīng)具體的NLP任務(wù)。在這個階段，通過在有標記數(shù)據(jù)上進行訓練，調(diào)整模型的參數(shù)，使其能夠更好地適應(yīng)具體任務(wù)的要求。微調(diào)過程采用了有監(jiān)督學習的方法，通常還會采用梯度下降等優(yōu)化算法進行參數(shù)更新。這兩個任務(wù)使得BERT能夠有效地學習和理解語言的上下文和結(jié)構(gòu)，并且所有的訓練數(shù)據(jù)都是從無監(jiān)督文本中自動生成的，不用人工標注訓練數(shù)據(jù)。這種自監(jiān)督學習的方式使得BERT能夠廣泛應(yīng)用于各種自然語言處理任務(wù)中。5）簡述T5模型預訓練策略。T5模型考慮了三種預訓練策略1）編解碼器(encoder-decoder)。在該策略中，編碼器是雙向的，前后都可見，結(jié)果傳遞給解碼器，解碼器只可見前面的單向信息。BERT就是只用編碼器的典型模型。2）語言模型(languagemodel,LM)。該策略跟只用解碼器的GPT模型很類似，這種單向、自回歸的語言模型允許每個輸出僅依賴之前的輸出，從而能夠生成連續(xù)的文本。3）前綴語言模型(pref