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3.3 Decoder-Only PLM
在前两节中，我们分别讲解了由 Transformer 发展而来的两种模型架构——以 BERT 为代表的 Encoder-Only 模型和以 T5 为代表的 Encoder-Decoder 模型。那么，很自然可以想见，除了上述两种架构，还可以有一种模型架构——Decoder-Only，即只使用 Decoder 堆叠而成的模型。
事实上，Decoder-Only 就是目前大火的 LLM 的基础架构，目前所有的 LLM 基本都是 Decoder-Only 模型（RWKV、Mamba 等非 Transformer 架构除外）。而引发 LLM 热潮的 ChatGPT，正是 Decoder-Only 系列的代表模型 GPT 系列模型的大成之作。而目前作为开源 LLM 基本架构的 LLaMA 模型，也正是在 GPT 的模型架构基础上优化发展而来。因此，在本节中，我们不但会详细分析 Decoder-Only 代表模型 GPT 的原理、架构和特点，还会深入到目前的主流开源 LLM，分析它们的结构、特点，结合之前对 Transformer 系列其他模型的分析，帮助大家深入理解当下被寄予厚望、被认为是 AGI 必经之路的 LLM 是如何一步步从传统 PLM 中发展而来的。
首先，让我们学习打开 LLM 世界大门的代表模型——由 OpenAI 发布的 GPT。
3.3.1 GPT
GPT，即 Generative Pre-Training Language Model，是由 OpenAI 团队于 2018年发布的预训练语言模型。虽然学界普遍认可 BERT 作为预训练语言模型时代的代表，但首先明确提出预训练-微调思想的模型其实是 GPT。GPT 提出了通用预训练的概念，也就是在海量无监督语料上预训练，进而在每个特定任务上进行微调，从而实现这些任务的巨大收益。虽然在发布之初，由于性能略输于不久后发布的 BERT，没能取得轰动性成果，也没能让 GPT 所使用的 Decoder-Only 架构成为学界研究的主流，但 OpenAI 团队坚定地选择了不断扩大预训练数据、增加模型参数，在 GPT 架构上不断优化，最终在 2020年发布的 GPT-3 成就了 LLM 时代的基础，并以 GPT-3 为基座模型的 ChatGPT 成功打开新时代的大门，成为 LLM 时代的最强竞争者也是目前的最大赢家。
本节将以 GPT 为例，分别从模型架构、预训练任务、GPT 系列模型的发展历程等三个方面深入分析 GPT 及其代表的 Decoder-Only 模型，并进一步引出当前的主流 LLM 架构——LLaMA。
（1） 模型架构——Decoder Only
可以看到，GPT 的整体结构和 BERT 是有一些类似的，只是相较于 BERT 的 Encoder，选择使用了 Decoder 来进行模型结构的堆叠。由于 Decoder-Only 结构也天生适用于文本生成任务，所以相较于更贴合 NLU 任务设计的 BERT，GPT 和 T5 的模型设计更契合于 NLG 任务和 Seq2Seq 任务。同样，对于一个自然语言文本的输入，先通过 tokenizer 进行分词并转化为对应词典序号的 input_ids。
输入的 input_ids 首先通过 Embedding 层，再经过 Positional Embedding 进行位置编码。不同于 BERT 选择了可训练的全连接层作为位置编码，GPT 沿用了 Transformer 的经典 Sinusoidal 位置编码，即通过三角函数进行绝对位置编码，此处就不再赘述，感兴趣的读者可以参考第二章 Transformer 模型细节的解析。
通过 Embedding 层和 Positional Embedding 层编码成 hidden_states 之后，就可以进入到解码器（Decoder），第一代 GPT 模型和原始 Transformer 模型类似，选择了 12层解码器层，但是在解码器层的内部，相较于 Transformer 原始 Decoder 层的双注意力层设计，GPT 的 Decoder 层反而更像 Encoder 层一点。由于不再有 Encoder 的编码输入，Decoder 层仅保留了一个带掩码的注意力层，并且将 LayerNorm 层从 Transformer 的注意力层之后提到了注意力层之前。hidden_states 输入 Decoder 层之后，会先进行 LayerNorm，再进行掩码注意力计算，然后经过残差连接和再一次 LayerNorm 进入到 MLP 中并得到最后输出。
由于不存在 Encoder 的编码结果，Decoder 层中的掩码注意力也是自注意力计算。也就是对一个输入的 hidden_states，会通过三个参数矩阵来生成 query、key 和 value，而不再是像 Transformer 中的 Decoder 那样由 Encoder 输出作为 key 和 value。后续的注意力计算过程则和 BERT 类似，只是在计算得到注意力权重之后，通过掩码矩阵来遮蔽了未来 token 的注意力权重，从而限制每一个 token 只能关注到它之前 token 的注意力，来实现掩码自注意力的计算。
另外一个结构上的区别在于，GPT 的 MLP 层没有选择线性矩阵来进行特征提取，而是选择了两个一维卷积核来提取，不过，从效果上说这两者是没有太大区别的。通过 N 个 Decoder 层后的 hidden_states 最后经过线性矩阵映射到词表维度，就可以转化成自然语言的 token，从而生成我们的目标序列。
（2）预训练任务——CLM
Decoder-Only 的模型结构往往更适合于文本生成任务，因此，Decoder-Only 模型往往选择了最传统也最直接的预训练任务——因果语言模型，Casual Language Model，下简称 CLM。
CLM 可以看作 N-gram 语言模型的一个直接扩展。N-gram 语言模型是基于前 N 个 token 来预测下一个 token，CLM 则是基于一个自然语言序列的前面所有 token 来预测下一个 token，通过不断重复该过程来实现目标文本序列的生成。也就是说，CLM 是一个经典的补全形式。例如，CLM 的输入和输出可以是：
input: 今天天气
output: 今天天气很
input: 今天天气很
output：今天天气很好
因此，对于一个输入目标序列长度为 256，期待输出序列长度为 256 的任务，模型会不断根据前 256 个 token、257个 token（输入+预测出来的第一个 token）...... 进行 256 次计算，最后生成一个序列长度为 512 的输出文本，这个输出文本前 256 个 token 为输入，后 256 个 token 就是我们期待的模型输出。
在前面我们说过，BERT 之所以可以采用预训练+微调的范式取得重大突破，正是因为其选择的 MLM、NSP 可以在海量无监督语料上直接训练——而很明显，CLM 是更直接的预训练任务，其天生和人类书写自然语言文本的习惯相契合，也和下游任务直接匹配，相对于 MLM 任务更加直接，可以在任何自然语言文本上直接应用。因此，CLM 也可以使用海量的自然语言语料进行大规模的预训练。
（3）GPT 系列模型的发展
自 GPT-1 推出开始，OpenAI 一直坚信 Decoder-Only 的模型结构和“体量即正义”的优化思路，不断扩大预训练数据集、模型体量并对模型做出一些小的优化和修正，来不断探索更强大的预训练模型。从被 BERT 压制的 GPT-1，到没有引起足够关注的 GPT-2，再到激发了涌现能力、带来大模型时代的 GPT-3，最后带来了跨时代的 ChatGPT，OpenAI 通过数十年的努力证明了其思路的正确性。
下表总结了从 GPT-1 到 GPT-3 的模型结构、预训练语料大小的变化：
| 模型 | Decoder Layer | Hidden_size | 注意力头数 | 注意力维度 | 总参数量 | 预训练语料 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-1 | 12 | 3072 | 12 | 768 | 0.12B | 5GB |
| GPT-2 | 48 | 6400 | 25 | 1600 | 1.5B | 40GB |
| GPT-3 | 96 | 49152 | 96 | 12288 | 175B | 570GB |
GPT-1 是 GPT 系列的开山之作，也是第一个使用 Decoder-Only 的预训练模型。但是，GPT-1 的模型体量和预训练数据都较少，沿承了传统 Transformer 的模型结构，使用了 12层 Decoder Block 和 768 的隐藏层维度，模型参数量仅有 1.17亿（0.12B），在大小为 5GB 的 BooksCorpus 数据集上预训练得到。可以看到，GPT-1 的参数规模与预训练规模和 BERT-base 是大致相当的，但其表现相较于 BERT-base 却有所不如，这也是 GPT 系列模型没能成为预训练语言模型时代的代表的原因。
GPT-2 则是 OpenAI 在 GPT-1 的基础上进一步探究预训练语言模型多任务学习能力的产物。GPT-2 的模型结构和 GPT-1 大致相当，只是扩大了模型参数规模、将 Post-Norm 改为了 Pre-Norm（也就是先进行 LayerNorm 计算，再进入注意力层计算）。这些改动的核心原因在于，由于模型层数增加、体量增大，梯度消失和爆炸的风险也不断增加，为了使模型梯度更稳定对上述结构进行了优化。
GPT-2 的核心改进是大幅增加了预训练数据集和模型体量。GPT-2 的 Decoder Block 层数达到了48（注意，GPT-2 共发布了四种规格的模型，此处我们仅指规格最大的 GPT-2 模型），隐藏层维度达到了 1600，模型整体参数量达 15亿（1.5B），使用了自己抓取的 40GB 大小的 WebText 数据集进行预训练，不管是模型结构还是预训练大小都超过了 1代一个数量级。
GPT-2 的另一个重大突破是以 zero-shot（零样本学习）为主要目标，也就是不对模型进行微调，直接要求模型解决任务。例如，在传统的预训练-微调范式中，我们要解决一个问题，一般需要收集几百上千的训练样本，在这些训练样本上微调预训练语言模型来实现该问题的解决。而 zero-shot 则强调不使用任何训练样本，直接通过向预训练语言模型描述问题来去解决该问题。zero-shot 的思路自然是比预训练-微调范式更进一步、更高效的自然语言范式，但是在 GPT-2 的时代，模型能力还不足够支撑较好的 zero-shot 效果，在大模型时代，zero-shot 及其延伸出的 few-shot（少样本学习）才开始逐渐成为主流。
GPT-3 则是更进一步展示了 OpenAI“力大砖飞”的核心思路，也是 LLM 的开创之作。在 GPT-2 的基础上，OpenAI 进一步增大了模型体量和预训练数据量，整体参数量达 175B，是当之无愧的“大型语言模型”。在模型结构上，基本没有大的改进，只是由于巨大的模型体量使用了稀疏注意力机制来取代传统的注意力机制。在预训练数据上，则是分别从 CC、WebText、维基百科等大型语料集中采样，共采样了 45T、清洗后 570GB 的数据。根据推算，GPT-3 需要在 1024张 A100（80GB 显存）的分布式训练集群上训练 1个月。
之所以说 GPT-3 是 LLM 的开创之作，除去其巨大的体量带来了涌现能力的凸显外，还在于其提出了 few-shot 的重要思想。few-shot 是在 zero-shot 上的改进，研究者发现即使是 175B 大小的 GPT-3，想要在 zero-shot 上取得较好的表现仍然是一件较为困难的事情。而 few-shot 是对 zero-shot 的一个折中，旨在提供给模型少样的示例来教会它完成任务。few-shot 一般会在 prompt（也就是模型的输入）中增加 3~5个示例，来帮助模型理解。例如，对于情感分类任务：
zero-shot：请你判断‘这真是一个绝佳的机会’的情感是正向还是负向，如果是正向，输出1；否则输出0
few-shot：请你判断‘这真是一个绝佳的机会’的情感是正向还是负向，如果是正向，输出1；否则输出0。你可以参考以下示例来判断：‘你的表现非常好’——1；‘太糟糕了’——0；‘真是一个好主意’——1。
通过给模型提供少量示例，模型可以取得远好于 zero-shot 的良好表现。few-shot 也被称为上下文学习（In-context Learning），即让模型从提供的上下文中的示例里学习问题的解决方法。GPT-3 在 few-shot 上展现的强大能力，为 NLP 的突破带来了重要进展。如果对于绝大部分任务都可以通过人为构造 3~5个示例就能让模型解决，其效率将远高于传统的预训练-微调范式，意味着 NLP 的进一步落地应用成为可能——而这，也正是 LLM 的核心优势。
在 GPT 系列模型的基础上，通过引入预训练-指令微调-人类反馈强化学习的三阶段训练，OpenAI 发布了跨时代的 ChatGPT，引发了大模型的热潮。也正是在 GPT-3 及 ChatGPT 的基础上，LLaMA、ChatGLM 等模型的发布进一步揭示了 LLM 的无尽潜力。在下一节，我们将深入剖析目前 LLM 的普适架构——LLaMA。
参考资料