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图 7：self-attention 可视化（图源：http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/）

图 7 可视化了某一层的 self-attention 的结果，Attention 值都是相对于这个句子本身的（包括这个词本身），这个图很生动的表现了 self 的含义。同时我们可以看到相较于传统的时间序列模型，self-attention 的优势还是很明显的——可以很好地注意到该注意的部分，不会受文章长度的影响。原论文 [4] 中的第四章有具体的抛掉外力之后的好处（总不能只是为了自立门户而自立门户，自立门户的时候一定是有自己的优势的），但是这里的原因与主线关系不太大，这里就不做搬运工了。

总的来说，self-attention 的引入让 Attention 机制与 CNN、RNN 等网络具有了一样的地位（都开了公司），但是可以看到的是，这样做的限制还是很大的，所以 Transformer 的儿子们几乎都没有完整的引入 Transformer，都是有选择的保留一部分。

Self-attention 计算细节

但是，对于 self-attention 理解在后面理解这些兄弟们企业核心的区别很重要，所以这里我们占用篇幅搬运一个具体的计算例子（来自 Jalammar 的多篇文章，如果已经理解了可以跳过）：第一步，先是通过 X_i 和各个 W（可训练的权重矩阵）的相乘得到 query, key 和 value 矩阵（如图 8 所示）：

图 8：self-attention 原始矩阵（图源：http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/）

然后就是按照图 9 所示的步骤一步一步先计算 score，再 normalize(divide 那一步)，最后用 softmax 得到 attention score，然后用这个 attetion 作为权重求 v1 和 v2 的加权和，就得到最终的 self-attention 在这个位置（thinking 这个词）的输出值了。

图 9：self-attention 计算流程（图源：http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/）

图 10 是一个具体的 self-attention 的例子，可以看到 it 这个词对自己的 attention 其实很小，更多的注意力放在了 a robot 上，因为 it 本身没有意思，它主要是指代前面的 a robot。所以一个词的 query 和 key 是不同的（相同的话相似度肯定是最大的，这样百分百的注意力都在自己身上），在做计算的时候是一视同仁的，虽然都是来自于 it 这个词，但是这里 it 的 key 告诉我们的信息就是它并不重要。

图 10：self-attention 矩阵细节（图源：http://jalammar.github.io/）

绝不微不足道的区别

前面介绍了那么多，甚至贴上了论文的原文，一个很重要的目的是为了强调 self-attention 层在 encoder 和 decoder 中是不一样的！encoder 在做 self-attention 的时候可以“attend to all positions”，而 decoder 只能“attend to all positions in the decoder up to and including that position”（划重点，涉及到 BERT 和 GPT 的一个重要区别）。简单来说，就是 decoder 跟过去的 Language model 一样，只能看到前面的信息，但是 encoder 可以看到完整的信息（双向信息）。具体细节在介绍到 BERT 和 GPT 的时候会详细介绍。

【后浪时代】BERT & GPT & 其他

如果你足够细心的话，可以看到前面我提到的例子几乎都是机器翻译相关的，这是因为 Transformer 的 encoder-decoder 结构给其带来了很大的局限性。如果你想要做文本分类任务，使用 Transformer 的困难就很大，你也很难预训练好这个模型然后再在各种下游任务上 fine-tune。因此，Transformer 的儿子们给我们带来了令人惊喜的后浪时代。

大儿子 Transformer-decoder [6] —— 语言模型回来了！

Transformer 的大儿子首先发现了父亲公司的冗余机制，然后打出了自己的两块主要招牌：

翻译成中文就是：“我们的模型在裁员（encoder）后，看的更远了，也能 pretrain 了，还是儿时的味道（Language Modelling）！”

可以看出大儿子是个黑心老板，他发现只需要用一部分 Transformer，就可以做成他想做的 language modelling，因此它只保留了 decoder，因为 decoder 在 Transformer 里的工作就是根据前面的词预测后面的词（跟 Language modelling 的任务一样）。但是如前文所述（图 11），Transformer 除了其提出的 self-attention 以外，还保留了过去的 encoder-decoder attetion，而现在因为没有 encoder 了，所以 encoder-decoder attention 层这里就没有了。

图 11：Transformer 的 encoder-decoder 结构细节（图源：http://jalammar.github.io/）

如果你仔细读了上面那一句话，然后看了图 11 并相应地移除了 encoder-decoder attention 层，你就会发现，encoder 和 decoder 的结构一模一样了！那为什么我还要提 BERT 和 GPT 使用的 Transformer 不同呢？先看一下图 12 中对于 transformer decoder 的描述：

图 12：transformer decoder 细节（图源: [6]）

就是说本来 Transformer 中的 decoder 是要接收 encoder 那边对输入 (m) 处理后得到的信息，然后得到最终输出(y)，而且在得到后面的 y 的时候，要考虑前面已经生成的 y，因此在去掉 encoder 之后，decoder 在考虑 y 的同时也得考虑 m 的信息，所以公司既然裁员了，那么 decoder 的活就得多一些，它的输入就是 m 和 y 的结合体了，同时中间还有 gamma 来分隔开输入输出（黑心老板无疑了），当然这样做的时候，给的工资也是更高的（输入序列长度从 512 变成了 1024）。

基于回归语言模型的特性，Transformer-decoder 为自己赢下了极好的声誉，而这良好的声誉引起了他的弟弟——GPT-1 的注意。

二儿子 GPT-1 – NLP 也能迁移学习

GPT-1 从大哥 Transoformer-decoder 的成功中看到了机会，并且挖掘出了更本质的商机——用预训练好的模型做下游任务。基于这个想法，他然后打出了自己的招牌：

We demonstrate that large gains on these tasks (downstream tasks) can be realized by generative pre-training of a language model on a diverse corpus of unlabeled text, followed by discriminative fine-tuning on each specific task.

这块招牌里的 Generative Pre-Training (GPT)其实本质上就是大哥 Transformer-decoder 做的事，但是真的在 finetune 的时候，其实有很多麻烦，于是 GPT-1 公司体贴的在这个基础上做了很多很灵活的调整，给出了很多方案：

we make use of task-aware input transformations during fine-tuning to achieve effective transfer while requiring minimal changes to the model architecture.

具体 GPT-1 的具体工作流程如图 13 所示：

图 13：如何使用 GPT（OpenAI Transformer）进行 Finetune（图源：http://jalammar.github.io/）

图 14 展示了 GPT-1 给出的 finetune 方案，也就是前面说的对应不同任务的 input transformation，这些方案非常巧妙，也取得了很多成功，同样也使其获得了广泛的应用。但是 GPT-1 的热度并没有 BERT 高，因为当时的 GPT-1 没有足够商业头脑，媒体宣传度不够，从而在其兄弟 BERT 公司开张的时候被当做 “反面典型” 示众。当然，当时的 GPT 家族野心也不够大，他的 few-shot learning 的强大力量还没有展现出来（GPT-2 开始在做的事，后面详述）。

图 14：如何进行 Finetune（图源：http://jalammar.github.io/）

小儿子 BERT —— Encoder 也能撑起半边天

在 GPT 的公司开的如日中天的时候，小儿子 BERT 也悄悄地长大了。叔叔 ELMo 最喜欢他兄弟的这个小儿子，所以常常带他来公司玩，也会给他讲一讲他们公司的业务，因此 “双向信息很重要” 这个概念也在小 BERT 的脑海中深深烙下了烙印。当他长大后，看到哥哥 GPT 公司的宣传标语时，觉得这不就是语言模型吗？不行，双向信息都没得到，得改！可是他不想直接进叔叔 ELMo 的公司，父亲 Transformer 又直接抛弃了叔叔公司的核心技术之一——LSTM，双向信息无法直接应用在 transformer 中（看一下 LSTM 和基于 self attention 的 Decoder 的工作机制就可以发现 Decoder 没办法像 LSTM 那样获得反向的信息）。

冥思苦想之后，他突然发现，父亲的 Encoder 不正是最好的选择吗？哥哥们用了 Decoder 做语言模型，那他用 Encoder 不也可以吗，而且还能获得双向信息（Masked language Model, MLM）。MLM 的大概思想就是本来自注意力机制不是主要注意自己嘛（类似于照镜子），那我就挡住你自己的脸，让你自己根据兄弟姐妹的样子（前后文信息）来猜自己的样子，等你能猜得八九不离十了，你就出师了，可以干活了。

但是小 BERT 还是太天真了，哥哥们选择 decoder 不是没有理由的，比如一个很实际的问题就是，BERT 既然用的是 Encoder，因为 encoder 输入的就是一个带 mask 的句子，那么怎么去做“双句问题”（如给定两个句子，说明是否是表达同一个意思）呢？经过仔细的考量，BERT 决定再学习一下哥哥们语言模型的特性，在预训练的时候加入了 Next sentence prediction 任务——就是给定句子 A，让你猜句子 B 是不是 A 后面的句子，这样句间关系也学到了。这个时候，BERT 公司就可以正式开业了。具体业务和工作方式如图 15 所示：

图 15：BERT 业务（图源：[10]）

最后，还是要说一下 Encoder 和 Decoder 的区别，其实本质上是自回归模型（Auto regression）和自编码模型（Auto Encoder）的区别，他们并不是谁比谁更好的关系，而是一种要做权衡的关系。BERT 选择了 Encoder 给其带来的一个很重要的问题，Encoder 不具备 Decoder 的自回归特性（Auto Regressive），而自回归特性可以让模型有很明确的概率依据。这个区别在 XLNet（不重要的儿子们之一，后面会再稍微提一下）提出的时候尤为明显，因为 XLNet 属于 Auto Regressive 模型，而 BERT 属于 Auto Encoder 模型，为了更好地理解 AR 和 AE 模型的差异，我们来看一下 BERT 和 XLNet 的目标函数：

这是 XLNet（AR）的：

这是 BERT（AE）的：

这两个公式的具体意思我这里就不详细讲了，感兴趣的可以去看原论文，我之所以贴出这两个目标函数，重点在于 XLNet 的 “=” 和 BERT 的 “≈”。而这个“≈”，就是抛弃自回归特性带来的代价。至于具体原理，由于输入中预测的 token 是被 mask 的，因此 BERT 无法像自回归语言建模那样使用乘积法则（product rule）对联合概率进行建模，他只能假设那些被 mask 的 token 是独立的，而这个“≈” 就是来自于这个假设。同时，因为模型微调时的真实数据缺少 BERT 在预训练期间使用的 [MASK] 等人工符号，也就是在输入中加入了部分噪音，这会导致预训练和微调之间出现差异。而 AR 模型不需要在输入中加入这些噪音，也就不会出现这种问题了。

他的哥哥们之所以选择 AR 模型，是因为 AR 模型在生成任务中表现得更好，因为生成任务一般都是单向且正向的，而且 GPT 的招牌中就明确写出了他们的主要工作是 Gnereative pretraining。因此 AR 和 AE，具体来说就是选择 encoder 还是 decoder，其实最本质还是一种权衡利弊，最适合自己的就是最好的。

【外传】Transformer 的私生子们

私生子们因为不受到重视，反而就会格外努力去遵循父亲的指导，尽心尽力去改进父亲的不足。Transformer 的其中一个私生子，transformer XL[17]（XL 的意思是 extra long），表现很出色（主要是他的儿子 XLNet[16]出色），让 transformer 回归了 AR 的本性，也让 Transformer 可以处理的序列更长了，前面也说过 AR 模型的优势。但是 AR 模型之所以没有这些缺陷是因为他们没有使用 Masked LM 方法，而 Masked LM 的提出正是为了解决 AR 模型的限制之一——AR 语言模型仅被训练用于编码单向语境（前向或后向），而下游语言理解任务通常需要双向语境信息。可见 AR 阵营本身有自己的优势，但如果想要获得更大的胜利，就必须找到一个比 Masked LM 更好的办法来解决双向语境问题。

可是他究其一生也没能完成这个任务，他的儿子 XLNet 弥补了它的遗憾，解决了双向语境问题，大概的方案就是

图 16：XLNet 提出的双向语境方案（图源：[16]）

一开始 AR 模式不是只能单向工作吗？那就把输入乱序，找到所有的排列组合，并按照这些排列组合进行因式分解。当然这样计算量很大，XLNet 也想到了很好的方式来解决，具体怎么解决的这里就不说了，可以去原论文看一下，但是 XLNet 确实在当时也引起了不小的波澜，也算是私生子们一场不小的胜利了。

【现代】GPT2 & 3 —— 大即正义 (Bigger than bigger)

最后回到当下，也是现在的 GPT2 和 GPT3，读到这里，其实 GPT2 和 GPT3 就没什么技术细节可以讲了，他们发现父辈们已经开创了一个时代，比如 BERT 打破了自然语言处理领域模型在各项任务中的记录，而且在描述模型的论文发布后不久，该团队还开源了该模型的代码，并提供了已经在大量数据集上进行了预训练的模型。这是一项重要的发展，因为它使任何构建涉及语言处理的机器学习模型的人都可以使用此强大的功能作为随时可用的组件，从而节省了从训练语言处理模型上来的时间，精力，知识和资源（如图 17 所示）。

图 17：新时代（图源：http://jalammar.github.io/）

回到 GPT，在介绍 GPT-1 的后代们做了什么之前（主要是扩大模型），先看一下 GPT-2 和 GPT-3 的论文名字：

Language models are unsupervised multitask learners. (GPT-2)

Language Models are Few-Shot Learners. (GPT-3)

看到这些名字，第一感觉大概就是“一脉相承”。实际上 GPT 的后代们也是这么做的，GPT-1 的后代们的目标是实现 zero-shot learning，取消 fine-tune 机制！这也是为什么 GPT-3 能够大火，给人以经验的原因。到了 GPT-2，就开始跨出了创造性的一步——去掉了 fine-tuning 层，再针对不同任务分别进行微调建模，而是不定义这个模型应该做什么任务，模型会自动识别出来需要做什么任务。这就好比一个人博览群书，你问他什么类型的问题，他都可以顺手拈来，GPT-2 就是这样一个博览群书的模型 [18]。其他的特征主要就是扩大了公司规模（扩大数据及，增加参数，加大词汇表，上下文大小从 512 提升到了 1024 tokens），除此之外，也对 transformer 进行了调整，将 layer normalization 放到每个 sub-block 之前，并在最后一个 Self-attention 后再增加一个 layer normalization。

总的来说 GPT-2 跟 GPT-1 的区别如 GPT-2 的名字所示，他要让语言模型变成 unsupervised multitask learner，[19]给了一个很简洁的对比，我搬运过来供大家参考理解：

数据质量：GPT 2 更高，进行了筛选

数据广度：GPT 2 更广， 包含网页数据和各种领域数据

数据数量：GPT 2 更大，WebText，800 万网页

数据模型：模型更大，15 亿参数

结构变化：变化不大

两阶段 vs 一步到位：GPT 1 是两阶段模型，通过语言模型预训练，然后通过 Finetuning 训练不同任务参数。而 GPT 2 直接通过引入特殊字符，从而一步到位解决问题

到了 GPT-3，如果去看一下论文就发现其实 GPT-3 更像一个厚厚的技术报告，来告诉大家 GPT-3 怎么做到 few-shot 甚至 zero-shot learning，他的内核细节这里已经没有什么要单独提及的了，他的庞大和财大气粗就是他最大的特色（整个英语维基百科（约 600 万个词条）仅占其训练数据的 0.6％），如果有机会，还是希望大家可以自己去试一下这个模型，去体验一下 GPT-3 带来的魅力。

总结

读完这篇文章，估计就可以发现，所有的技术都不是凭空而来的，都是一点一点进步得来的，从源头开始，梳理一下一个模型的“集团成员”，不仅仅可以对这个领域有更深刻的理解，对于这个模型的每一块技术，都能有更加深刻的理解。

同时，在实际应用的时候，不是最新的模型就是最好的，还要考虑这个模型的大小是否合适，模型在你特定所需的任务上表现是否优秀等等等等，对整个 NLP 领域有更广泛的理解，你在做选择的时候就更能做出更好地选择，而不是在别人问到你为什么选择 BERT 的时候说一句，“哦，我只会 BERT。”

参考文献

[1] Mikolov, Tomas; et al. (2013). “Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space”. arXiv (https://en.wikipedia.org/wiki/ArXiv_(identifier)):1301.3781 (https://arxiv.org/abs/1301.3781) [cs.CL (https://arxiv.org/archive/cs.CL)].

[2]Mikolov, Tomas (2013). “Distributed representations of words and phrases and positionality”. Advances in neural information processing systems.

[3] Matthew E. Peters, Mark Neumann, Mohit Iyyer, Matt Gardner, Christopher Clark, Kenton Lee, & Luke Zettlemoyer. (2018). Deep contextualized word representations.

[4] Ashish Vaswani and Noam Shazeer and Niki Parmar and Jakob Uszkoreit and Llion Jones and Aidan N. Gomez and Lukasz Kaiser and Illia Polosukhin (2017). Attention Is All You NeedCoRR, abs/1706.03762.

[5] Zihang Dai and Zhilin Yang and Yiming Yang and Jaime G. Carbonell and Quoc V. Le and Ruslan Salakhutdinov (2019). Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length ContextCoRR, abs/1901.02860.

[6] P. J. Liu, M. Saleh, E. Pot, B. Goodrich, R. Sepassi, L. Kaiser, and N. Shazeer. Generating wikipedia by summarizing long sequences. ICLR, 2018.

[7] Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., & Sutskever, I. (2018). Improving language understanding by generative pre-training.

[8] Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI Blog, 1(8), 9.

[9] Tom B. Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder, Melanie Subbiah, Jared Kaplan, Prafulla Dhariwal, Arvind Neelakantan, Pranav Shyam, Girish Sastry, Amanda Askell, Sandhini Agarwal, Ariel Herbert-Voss, Gretchen Krueger, Tom Henighan, Rewon Child, Aditya Ramesh, Daniel M. Ziegler, Jeffrey Wu, Clemens Winter, Christopher Hesse, Mark Chen, Eric Sigler, Mateusz Litwin, Scott Gray, Benjamin Chess, Jack Clark, Christopher Berner, Sam McCandlish, Alec Radford, Ilya Sutskever, & Dario Amodei. (2020). Language Models are Few-Shot Learners.

[10]Jacob Devlin and Ming-Wei Chang and Kenton Lee and Kristina Toutanova (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language UnderstandingCoRR, abs/1810.04805.

[11]Zhilin Yang and Zihang Dai and Yiming Yang and Jaime G. Carbonell and Ruslan Salakhutdinov and Quoc V. Le (2019). XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language UnderstandingCoRR, abs/1906.08237.

[12] attention 机制及 self-attention(transformer). Accessed at: https://blog.csdn.net/Enjoy_endless/article/details/88679989

[13] Attention 机制详解（一）——Seq2Seq 中的 Attention. Accessed at: https://zhuanlan./p/47063917

[14]一文看懂 Attention（本质原理 + 3 大优点 + 5 大类型. Accessed at:https:///@pkqiang49/%E4%B8%80%E6%96%87%E7%9C%8B%E6%87%82-attention-%E6%9C%AC%E8%B4%A8%E5%8E%9F%E7%90%86-3%E5%A4%A7%E4%BC%98%E7%82%B9-5%E5%A4%A7%E7%B1%BB%E5%9E%8B-e4fbe4b6d030

[15]The Illustrated BERT, ELMo, and co. (How NLP Cracked Transfer Learning). Accessed at:http://jalammar.github.io/illustrated-bert/

[16] Yang, Zhilin, et al. “Xlnet: Generalized autoregressive pretraining for language understanding.” Advances in neural information processing systems. 2019.

[17] Dai, Zihang, et al. “Transformer-xl: Attentive language models beyond a fixed-length context.” arXiv preprint arXiv:1901.02860 (2019).

[18] NLP——GPT 对比 GPT-2. Accessed at: https://zhuanlan./p/96791725

[19] 深度学习：前沿技术 – GPT 1 & 2. Accessed at: http://www.bdpt./2019/10/08/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%EF%BC%9A%E5%89%8D%E6%B2%BF%E6%8A%80%E6%9C%AF-gpt-1-2/

分析师介绍：

本文作者为王子嘉，目前在帝国理工学院人工智能硕士在读。主要研究方向为 NLP 的推荐等，喜欢前沿技术，热爱稀奇古怪的想法，是立志做一个不走寻常路的研究者的男人！

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