购买
下载掌阅APP,畅读海量书库
立即打开
畅读海量书库
扫码下载掌阅APP

2.2 GPT模型的文本生成过程

本节将深入解析GPT模型的文本生成过程,揭示其生成机制及实现方法。在生成过程中,选择合适的解码策略至关重要,因此,本节还将介绍Greedy Search和Beam Search两种常用的解码算法。

2.2.1 详解GPT-2文本生成过程

在GPT-2的文本生成过程中,模型通过自回归方式逐步生成下一个词,每一步都基于前序词汇的上下文信息。生成过程从给定的起始文本或提示词(Prompt)开始,将其编码并传递给模型;模型通过自注意力机制捕捉上下文依赖关系,进而计算出每个词的生成概率。

然后,选择生成概率最高的词作为输出,并将其加入上下文,用于下一步的生成。这一过程循环往复,直到达到预设的文本长度或遇到终止符号。GPT-2模型中的单向注意力确保每个位置的词只能关注到它之前的内容,从而保证了生成任务的顺序性。

以下代码将展示GPT-2文本生成的过程,从初始提示词开始,逐步生成完整的文本。

代码解析如下:

(1)GPT2TextGenerator:构建了GPT-2文本生成的核心模块,包含词嵌入和位置嵌入层。generate方法实现了逐步生成文本的过程,它将生成的词逐步加入上下文并重复预测下一个词。

(2)GPT2Block:定义GPT-2的基础块,包含自注意力机制和前馈神经网络,通过单向自注意力机制确保每个词只能关注到它之前的词。

(3)文本生成过程:从初始提示词开始,通过循环调用generate方法,逐步生成文本。每次生成的词通过词嵌入和位置嵌入进行编码,再经过多层Transformer处理得到下一个词的概率分布,最终选取概率最大的词作为生成词。

(4)解码生成文本:使用简单的词汇解码函数将生成的词汇索引序列转换为文本,展示生成文本的可读性。

代码运行结果如下:

     生成的文本序列: [1, 345, 876, 238, 1095, 358, 302]
     解码的生成文本: <token_1> <token_345> <token_876> <token_238> <token_1095> <token_358>
<token_302>

结果解析如下:

(1)生成的文本序列:展示了GPT-2从起始词开始生成的词汇索引序列,基于前序词汇和上下文信息生成每一步的词。

(2)解码的生成文本:将生成的索引序列解码为可读文本,显示GPT-2模型通过自回归生成方式实现文本的连贯性。

2.2.2 Greedy Search和Beam Search算法的实现与对比

在文本生成任务中,解码策略直接影响生成质量。Greedy Search和Beam Search是两种常用的解码方法。Greedy Search每次选择最高概率的词生成,虽然简单高效,但可能导致局部最优,生成的文本质量欠佳。而Beam Search在每一步中保留多个候选路径(称为“束宽”),在生成过程的最终阶段选择最优路径,从而提高生成的多样性和流畅度。Beam Search因保留了多条候选序列,所以计算复杂度高于Greedy Search,但生成质量往往更高。

可以把Greedy Search和Beam Search算法比作两个人拿着篮子挑选水果,要想办法挑选出一篮“最好吃的水果组合”来吃。

1.Greedy Search:只挑选当下看起来“最好的水果”

Greedy Search每次挑水果的时候都很着急,只选当下看起来“最甜的水果”放进自己的水果篮。比如,先看到一个甜的苹果就拿上,再看到香蕉也拿上,直到选满。这种方法很简单,速度也很快,但是往往因为太专注于眼前,而导致最后装满的水果篮并不是最理想的组合,有可能只挑到了甜味单一的水果组合,而错过了可能“更好吃的组合”。

2.Beam Search:保留多个可能的选择,选出一组“最搭配的水果组合”

Beam Search就聪明多了,每次挑水果的时候不仅会挑最甜的一个,还会选出几个看起来不错的水果组合(比如甜的苹果、酸的橙子、香的葡萄),而且在每一步都保留“多个挑选方案”(比如挑了不同的水果组合路径),并持续观察后续篮子中的水果是否能让这些组合变得更好。最终,当所有的水果都看完,Beam Search会将这些挑选方案中整体口味最佳的作为“最终选择”。虽然挑选过程更复杂,但这样做能确保选出的水果组合更有层次,可能包含甜、酸、香的不同搭配,满足口味的多样性。

以下代码将实现Greedy Search和Beam Search的文本生成过程,并对比两者的生成效果。

代码解析如下:

(1)GPT2TextGenerator:定义了GPT-2文本生成模型,包括greedy_search和beam_search两种生成方法。

● greedy_search:实现Greedy Search算法,从起始词开始逐步生成,每次生成的词概率最高,但容易陷入局部最优。

● beam_search:实现Beam Search算法,在每一步选择多个候选路径并保留得分最高的路径,直至生成完成,提高了生成结果的多样性和质量。

(2)解码生成文本:使用简单的词汇解码函数,将生成的词汇索引序列转换为可读文本,便于对比两种生成策略的效果。

代码运行结果如下:

     Greedy Search生成的文本序列: [1, 345, 876, 238, 1095, 358, 302]
     Beam Search生成的文本序列: [1, 345, 876, 1102, 923, 145, 798]
     Greedy Search解码的生成文本: <token_1> <token_345> <token_876> <token_238> <token_1095>
<token_358> <token_302>
     Beam Search解码的生成文本: <token_1> <token_345> <token_876> <token_1102> <token_923>
<token_145> <token_798>

结果解析如下:

(1)Greedy Search生成的文本序列:展示Greedy Search生成的文本序列,由于每次都选择最高概率的词,因此生成效率高,但内容易出现重复和局部最优现象。

(2)Beam Search生成的文本序列:展示Beam Search生成的文本序列,通过保留多个候选路径,使得生成的内容更加丰富,整体质量优于Greedy Search,适用于对生成质量有较高要求的任务。

总的来说,Greedy Search就像“眼前有啥就拿啥”,速度快但不一定最优;Beam Search则是“多个方案对比筛选,最后选择最佳组合”,可以获得更好的结果,但花费时间更长。 WDxizRWlWS6mAP+QGkp7Qkajg2IAwS0ssXsBNL6H+Dipx4H6ljIphSbm1aL2yGHW

点击中间区域
呼出菜单
上一章
目录
下一章
×