第6章：Transformer与注意力机制

GPT系列

1. GPT的演进历程

• GPT-1（2018）：基于Transformer解码器的单向语言模型，通过预训练+微调范式在多种NLP任务上取得突破
• GPT-2（2019）：参数量增至15亿，验证"更大模型+更多数据"的scaling law，展示零样本学习能力
• GPT-3（2020）：1750亿参数的里程碑，提出in-context learning范式，显著减少对任务特定微调的依赖
• GPT-4（2023）：多模态能力扩展，引入强化学习对齐技术（RLHF），实现更可控的生成

2. 核心架构特点

# 典型GPT结构伪代码
class GPTBlock(nn.Module):
    def __init__(self):
        self.attention = MaskedMultiHeadAttention()  # 带因果掩码的自注意力
        self.ffn = PositionwiseFeedForward()         # 位置感知前馈网络
        self.ln1 = LayerNorm()                        # 预归一化设计
        self.ln2 = LayerNorm()
        
    def forward(self, x):
        x = x + self.attention(self.ln1(x))          # 残差连接
        x = x + self.ffn(self.ln2(x))
        return x

3. 关键技术突破

• Scaling Law：模型性能与参数量/数据量/计算量呈幂律关系
• 上下文学习（In-context Learning）：通过提示工程（prompt engineering）激活模型内隐知识
• 链式思考（Chain-of-Thought）：分步推理能力涌现
• 对齐技术：基于人类反馈的强化学习（RLHF）优化输出安全性

4. 典型应用场景

5. 当前技术挑战

• 幻觉问题：生成事实性错误内容
• 长程依赖：处理超长文本时的注意力稀释
• 能耗问题：大模型训练/推理的碳足迹
• 安全风险：恶意使用与隐私泄露

6. 最新发展方向

• 小型化：模型压缩技术（如GPT-3的1%参数版本）
• 专业化：领域适配（医疗/法律等垂直领域）
• 多模态融合：文本-图像-视频联合建模
• 自主进化：自监督持续学习机制

学术争议：Yann LeCun等学者对自回归架构的批判性观点认为，纯解码器架构存在认知局限性，未来可能需要更接近人类认知的联合预测架构。

注：建议配套代码仓库可添加HuggingFace Transformers库的GPT-2调用示例，展示文本生成的实际效果。如需扩展具体子章节内容（如RLHF的数学细节），可提供更专业的补充材料。