GPT与GPT-2：无标注数据驱动的NLP预训练技术

GPT与GPT-2是自然语言处理（NLP）领域的重要模型，它们起源于2018年由OpenAI在《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》一文中提出的方法。GPT模型的核心理念是半监督学习，通过利用互联网上大量的无标注文本数据进行预训练（Pretrain），帮助模型学习语言的通用知识和模式，从而在面对标注数据匮乏的问题时提升性能。 GPT模型的基础架构是Transformer，但与传统的Transformer模型相比，它在处理多种NLP任务时仅采用Decoder层，减少了对Encoder的依赖。在不改变模型主体结构的前提下，GPT可以适应包括多分类、文本蕴含、相似度检测和多项选择在内的多种任务。为了进行这些任务的Fine-tune，研究人员会在基础Transformer模型的基础上增加特定于任务的全连接层（Linear），如在情感分析任务中，只需在句子输入后添加一个二分类的全连接层；而在判断句子相似性时，可能需要将两个句子作为独立输入，处理后合并到全连接层。 在预训练阶段，GPT通过预测给定上下文中的下一个词，即使用当前词的上下文信息以及超参数Θ来估计词的概率分布。这个过程通过Transformer模型的多层（或称为组或块）隐藏层完成，输入包括词编码U与词嵌入参数We的组合，以及位置信息。 GPT-2是对GPT的改进版本，它在预训练数据量和模型复杂性上都有所增强，这进一步提升了模型的语言理解和生成能力。尽管GPT系列模型在生成文本、对话系统等领域取得了显著成就，但它们也面临着潜在的伦理和隐私问题，因为它们可能会被滥用以生成误导性内容或者侵犯用户隐私。 GPT和GPT-2代表了现代NLP技术中的一种前沿方法，它们在大量无标注数据的处理和迁移学习方面展现了强大的潜力，但也需要谨慎地应用和发展，确保在推动技术进步的同时，兼顾道德和社会责任。