从头搭建GPT(Andrej Karpathy) 笔记，从头搭建GPT，Andrej Karpathy的深度学习笔记分享，从头搭建GPT，深度学习笔记分享与解析 by Andrej Karpathy

摘要：本笔记分享是关于深度学习领域中的GPT模型搭建的内容，由Andrej Karpathy分享。该笔记详细介绍了从头开始搭建GPT模型的过程，包括模型架构、训练方法和优化技巧等。通过本笔记，读者可以了解GPT模型的原理和实现细节，掌握深度学习领域的前沿技术。该笔记对于深度学习爱好者、研究人员和开发者都具有重要的参考价值。

本笔记详细介绍了由Andrej Karpathy主导开发的GPT模型，从原理到实现过程，涵盖了数据预处理、模型架构、训练与优化等关键步骤，通过本笔记，读者可深入了解GPT模型的构建过程及其在自然语言处理领域的应用和优势。

数据处理

在数据处理阶段，GPT模型采用了多种技术进行处理，使用到了google的sentence piece和OpenAI的分词器进行tokenization，值得一提的是，OpenAI使用的是其独有的分词器，称为“GPT分词器”。

计算Loss

在模型的训练过程中，采用cross entropy来计算loss，为了生成logits，模型采用了一种名为“连接层”（connection layer）或“输出嵌入”（output embeddings）的结构，然后计算与真实标签之间的cross entropy loss。

Self-Attention机制

在self-attention部分，通过query和key的点积来计算注意力分数，在计算权重时，还需应用softmax函数，确保权重总和为1，这样，模型能够捕捉到输入序列中各个元素之间的依赖关系。

GPT模型的独特训练步骤

1、Pre-training阶段：在pre-training阶段，GPT模型只使用decoder部分，并采用双向的self-attention机制，每个token都能关注到它之前和之后的所有token。

2、Fine-tuning阶段：在fine-tuning阶段或生成文本时，为了遵循语言的时间顺序性，GPT模型采用单向的自注意力机制，这一阶段通常需要对模型进行微调，使其适应特定的任务或数据集，通常使用监督学习的方法来最小化预测结果与真实结果之间的loss。

五、Transformer中的FeedForward网络（FFN）

FFN在GPT模型中扮演着增加模型非线性能力的角色，它通常包括两个线性层和一个非线性激活函数（如ReLU），在GPT模型中，FFN的输出维度会扩大，但在后续的层中会再次缩小到原始维度。

六、Layer Normalization与Pre-Normalization（Pre-norm）

近年来，Pre-norm在transformer模型中的使用越来越普遍，因为它有助于解决深度网络中的训练问题，GPT模型也采用了这一技术，以提高模型的训练效果。

本笔记详细解析了GPT模型的构建过程，从数据处理到模型训练，每个步骤都有详细的解释和图示，对于不熟悉GPT模型的人来说，这是一个很好的入门教程，希望通过本笔记，读者能够对GPT模型有更深入的了解，并能在自然语言处理领域应用这一强大的模型。