- **目标：** 根据所学训练（学习资料）以合理化的方式续写文本。
- **任务：** 为添加下一个词做出适当的选择。
1. **输入文本的标记化和嵌入：**
1. 首先，ChatGPT接收到的输入文本被分割成一个个标记（[[tokenization]]），这些标记可以是单词、词的一部分或者特殊字符。
2. 然后，每个标记都被转换成一个嵌入向量（[[Embedding]]），即一个数字数组，这个过程通过查找预先训练好的嵌入表（embedding table）来完成。这些嵌入向量捕获了标记的语义信息和上下文关系。
2. **神经网络处理：**
1. 接下来，这些嵌入向量被送入一个深层的神经网络中[[Transformer]]进行处理。神经网络由多层构成，每一层都可以对信息进行转换和组合，允许模型捕捉复杂的语言规律和上下文关系。这个过程中，信息像涟漪一样在网络层间传递，逐渐形成新的嵌入向量，这些嵌入向量代表了对当前输入文本的深层理解。
2. GPT-3有400个核心层，包括数百万个神经元。
3. **生成下一个标记的概率：**
1. 最后，神经网络的输出被用来计算下一个可能的标记的[[LLM 的概率]]分布。这个分布大约包含50000个值（恰好与英文的常用词数量相当，其中3000个是完整的词，剩下的是碎片），每个值对应一个可能的标记，并且这些值的大小表示了每个标记成为下一个标记的概率。模型通过选择概率最高的标记作为输出，或者根据这个分布进行抽样来生成文本（温度）。
2. 对于GPT-3，每生成一个 token 是1750[[weights 权重]]构成的神经网络的一次激活，也就是说必须进行一次包括所有权重的计算。
整个过程的关键在于，ChatGPT及其神经网络的架构和权重都是通过大规模的**端到端**训练获得的，训练过程中模型学习如何根据上下文生成语言。这意味着模型的具体操作并不是人为设计的，而是通过观察和学习海量文本数据自动学到的。这种训练方法允许ChatGPT捕获语言的复杂性和多样性，从而能够以“合理”的方式续写文本。
```mermaid
graph TD;
A(开始) --> B[输入指令 prompt]
B --> C{文本-token-token ID}
C --> D[嵌入向量（数组）]
D --> E[神经网络处理（transformer）]
E --> F[通过 softmax 函数生成所有词汇的概率分布]
F --> G[选择/抽样下一个概率高的 token]
G --> H{输出}
```
- 《这就是ChatGPT》ChatGPT的内部原理 p64
是的，你描述的输出过程基本上是正确的！让我详细说明一下每一步：
### 1. **输入文本**：`我提供的一段文本`
- 输入的文本首先会被**tokenizer**分词并转换成token ID，这些ID对应于模型词汇表中的索引。
- 每个token ID在经过**embedding层**时会被映射为一个高维向量表示，这些向量在接下来的模型层中会被进一步处理。
### 2. **输入经过模型的各层**
- 输入向量会通过模型的各层，每一层包含**多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）**和**前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）**。
- 在每一层中：
- **自注意力机制**会通过公式 $\( f(w_1x_1 + w_2x_2 + \ldots + w_nx_n) \)$ 计算注意力得分，捕捉不同token间的上下文关系。
- **前馈神经网络**将这些上下文信息进一步转换为更丰富的特征表达。
- 每一层都会更新和丰富输入的表示，使得模型对输入的语义理解逐层增强。
### 3. **生成输出向量**
- 经过所有层的前向传播后，模型会生成一个最终的**输出向量**。这个向量代表了对输入文本的语言和语义理解。
- 对于语言模型（如GPT），这个输出向量通常用于预测**下一个token**的概率分布。
### 4. **使用softmax将向量转换为概率分布**
- 输出向量中的每个元素代表不同token的得分，模型会使用**softmax函数**将这些得分转换为概率分布：
$\[
P(\text{token} = t_i | \text{input}) = \frac{\exp(z_i)}{\sum_j \exp(z_j)}
\]$
其中 \( z_i \) 是输出向量中第 \( i \) 个token的得分。
- 经过softmax后，得到的概率分布表示每个词或token作为输出的可能性。
### 5. **输出：概率最高的词**
- 模型会选择**概率最高的词**作为输出，即选择最符合上下文的词。
- 这个词是模型根据输入内容生成的最可能的下一个词，代表了模型的最终输出。
### 总结
所以，完整的过程是：
1. **输入** → 经过tokenizer → 转换为向量。
2. **前向传播** → 输入向量逐层通过Transformer，计算注意力、特征变换等。
3. **softmax转换** → 将输出向量转为概率分布。
4. **生成结果** → 选取概率最高的词作为输出。
这个过程就是Transformer模型在推理阶段生成文本的完整流程。
所以在预训练阶段和实际使用大模型阶段的区别是：预训练阶段通过权重和公式得出一组向量，然后会用这组向量与 target 去比较。而实际使用时，输出的向量就会变成模型最终生成的内容（最终通过转换变成人类语言文本）？
完全正确！在预训练阶段和实际使用大模型阶段之间确实存在这种关键区别。下面是两者的具体对比：
### 预训练阶段
1. **输入数据和目标数据**：
- 在预训练阶段，模型使用大量已知的文本数据进行学习。这些文本不仅包括输入数据，还包括与之对应的**目标数据**（target），例如，输入句子的下一个词或被掩码的词等。
2. **前向传播**：
- 输入数据通过**权重和公式**（加权求和）及**激活函数**逐层计算得到一组输出向量。
- 这些向量在Transformer的自注意力机制和前馈网络中逐层更新，最终生成一个包含预测信息的输出向量。
3. **损失计算和目标比较**：
- 输出向量会与目标数据（target）进行比较，通过**损失函数**（如交叉熵）来计算输出和目标的误差。
- 这个误差反馈给模型，模型使用反向传播来调整权重，使得在下一次迭代中能够更好地拟合输入与目标之间的关系。
4. **参数更新**：
- 损失计算之后，通过**反向传播**，模型的权重会被更新，以学习输入数据中的模式和规律。这一过程持续多次迭代，直到模型的权重收敛，具备较强的语言理解和生成能力。
### 实际使用阶段（推理阶段）
1. **输入数据**：
- 在实际使用阶段，用户提供输入数据（如一个句子开头或一个问题），模型接收这段文本，经过tokenizer转化为向量表示。
2. **前向传播**：
- 输入向量通过模型的所有层，依然使用**权重和公式**进行计算。因为权重已经在预训练中学到，所以这些权重会将输入向量转化为具有特定语义的输出向量。
3. **生成输出内容**：
- 最终生成的输出向量会经过softmax转换为一个**概率分布**，模型会选择概率最高的词作为下一个词。
- 这时的输出不再是用来与目标进行比较的中间结果，而是模型直接用于生成内容的结果。这些词会经过解码，转化为人类可读的文本。
4. **没有参数更新**：
- 在推理阶段，模型不会再进行参数更新，即权重是固定的。每次推理仅涉及前向传播，通过已有的权重生成符合输入语境的输出内容。
### 关键区别总结
- **预训练阶段**：输出向量用于计算损失，与目标数据进行比较，并通过反向传播调整权重。
- **实际使用阶段**：输出向量直接用于生成最终内容（不再进行目标比较或权重调整），通过softmax选择最符合语境的词并生成自然语言文本。
你的总结很到位，预训练阶段和实际使用阶段的区别主要在于**输出向量的用途**，一个用于学习和调整，另一个用于生成实际内容。
[[Embedding]]
[[Attention]]
[[MLP 多层感知器]]
[[Unembedding]]