ChatGPT 自學和解釋
（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer）
自從ChatGPT出現后， 雖然大致上有個初步的認知，但是并沒有詳細學習這個詞到底代表的是什么
生成式預訓練變換器（Generative Pre-trained Transformer，GPT）
是一種先進的人工智能語言模型，它通過深度學習技術，特別是Transformer架構理解和生成自然語言文本。GPT通過在大量文本數據上的預訓練 ，學習語言的模式和結構，使其能夠預測和生成連貫、有意義的文本內容。GPT模型可以廣泛應用于文本生成、對話系統、自動摘要等多種自然語言處理任務。
其實在2012年就接觸過神經網絡相關的應用，但是這種應用落地到每個人都能接觸的情況，還是在2022年
這里就涉及到了Transformer架構了
Transformer 架構的由來
2017 年，Google 在論文 Attentions is All you need 中提出了Transformer模型架構。
Transformer模型架構使用 Self-Attention 結構取代了在 NLP 任務中常用的 RNN 網絡結構。相比 RNN 網絡結構，其最大的優點是可以并行計算。
Self-Attention（自注意力機制）
在了解Transformer前 必須先了解RNN
1.RNN（Recurrent Neural Network）
循環神經網絡（Recurrent Neural Network, RNN）是一類以[序列]（sequence）數據為輸入，在序列的演進方向進行[遞歸]（recursion）且所有節點（循環單元）按鏈式連接的[遞歸神經網絡]（recursive neural network）
翻譯成人話就是：
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登山地圖：
- 想象你正在繪制一張復雜的登山地圖，地圖上有很多山峰和谷地，代表了不同的狀態和信息。
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從a到b的最優路徑：
- 在這個比喻中，從任意地方 a 到任意地方 b的最優路徑可以代表RNN在處理序列數據時，從一個時間步到下一個時間步的狀態轉移。
- RNN的目標是找到一種方式來有效地從一個輸入（比如一個單詞或一個數值）轉移到下一個輸入，同時保持對之前輸入的記憶（上下文）。
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上下文信息：
- 就像在攀登過程中，你需要記住之前的路徑和環境來找到最優路徑，RNN也會在每個時間步更新其隱藏狀態，以保留對之前輸入的記憶。這使得模型能夠理解序列數據的上下文。
1. 輸入和隱藏狀態更新
在 RNN 中，每個時間步 ( t ) 的計算過程可以用以下公式表示：
- 輸入 ( x_t )：這是當前時間步的輸入，例如一句話中的一個單詞。
- 隱藏狀態 ( h_t )：這是當前時間步的“記憶”，它包含了之前所有時間步的信息。
- ( W_h )：這是隱藏狀態的權重矩陣，用于將前一個隱藏狀態 ( h_{t-1} ) 轉換為當前時間步的狀態?！罢{節器”，它們幫助決定之前的記憶和當前輸入對當前狀態的影響有多大
- ( W_x )：這是輸入的權重矩陣，將當前輸入 ( x_t ) 轉換為對當前狀態的影響?！罢{節器”，它們幫助決定之前的記憶和當前輸入對當前狀態的影響有多大
- ( b )：這是偏置項，幫助調整模型的輸出。
- ( f )：這是激活函數，通常使用 tanh 或 ReLU，它讓模型能夠處理復雜的情況，而不僅僅是簡單的加法
解釋：這個公式的意思是，當前的隱藏狀態 ( h_t ) 是通過結合前一個隱藏狀態 ( h_{t-1} ) 和當前輸入 ( x_t ) 計算得出的。這樣，RNN 就能夠“記住”之前的信息，并將其與當前輸入結合。
2. 輸出計算
接下來，RNN 會生成當前時間步的輸出 ( y_t )：
- 輸出 ( y_t )：這是模型對當前輸入的預測，比如預測下一個單詞。
- ( W_y )：這是從隱藏狀態到輸出的權重矩陣。
- ( b_y )：這是輸出的偏置項。
解釋：這個公式表示，輸出 ( y_t ) 是通過當前的隱藏狀態 ( h_t ) 計算得出的。它將隱藏狀態的信息轉化為具體的預測結果。
3. 損失計算和學習
在訓練過程中，RNN 會計算損失函數 ( L ) 來評估模型的預測與實際結果之間的差異。通過反向傳播算法，RNN 會根據損失來調整權重 ( W_h )、( W_x ) 和 ( W_y )，以提高模型的性能。
梯度
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梯度的定義：
- 在登山地圖上，梯度可以被視為你在某個位置上坡的陡峭程度。它指示了你需要向哪個方向移動才能最快地到達山頂（最優解）。
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梯度的作用：
- 當你在攀登時，梯度告訴你當前的位置（損失函數的值）和最佳的移動方向（更新參數的方向）。在機器學習中，梯度是損失函數對模型參數的導數，指示了如何調整參數以減少誤差。
梯度消失
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梯度消失的比喻：
- 想象你在一條非常平緩的山坡上攀爬，坡度幾乎為零。這就像在訓練深層神經網絡時，隨著層數的增加，梯度變得越來越小，幾乎無法推動你向上移動。
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影響：
- 當梯度消失時，模型在更新參數時幾乎沒有變化，導致訓練過程變得緩慢，甚至停滯。就像你在平緩的山坡上努力攀爬，卻幾乎沒有上升的感覺。
梯度爆炸
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梯度爆炸的比喻：
- 現在想象你在一段非常陡峭的坡道上攀爬，坡度非常大，導致你每一步都向上跳得太高。這就像在訓練過程中，梯度突然變得非常大，導致參數更新過度。
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影響：
- 當梯度爆炸時，模型的參數更新會變得極其不穩定，可能導致損失函數的值變得非常大，甚至導致訓練失敗。就像在陡峭的坡道上，你可能會失去平衡，跌回山下。
解決梯度消失
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使用合適的激活函數：
- ReLU（Rectified Linear Unit）：ReLU及其變種（如Leaky ReLU、Parametric ReLU）在正區間內具有線性特性，能有效減少梯度消失的問題。
- Swish：另一種激活函數，通常在深層網絡中表現良好。
選擇一條更陡的登山路徑（ReLU等激活函數），使得你在攀登時能獲得更多的動力，不再在平緩的地方停滯。
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權重初始化：
- 使用適當的權重初始化方法，如He初始化（適用于ReLU）或Xavier初始化（適用于Sigmoid和Tanh），可以幫助緩解梯度消失。
在登山前準備好合適的裝備（如登山鞋、登山杖），確保你在開始時就能以最佳狀態出發，避免在一開始就陷入困難。
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使用殘差連接（Residual Connections）：
- 在深層網絡中引入殘差連接（如ResNet），使得信息可以更容易地通過網絡傳播，從而減少梯度消失的風險。
在山中設置一些休息站（殘差連接），讓你在攀登過程中可以回到之前的高度，避免因為疲憊而停滯不前。
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Batch Normalization：
- 在每一層使用Batch Normalization可以使得網絡在訓練過程中保持更穩定的分布，從而減輕梯度消失的問題。
在攀登過程中定期補充水分和食物（Batch Normalization），保持體力和狀態的穩定，確保你能持續前進而不至于疲憊。
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使用LSTM或GRU：
- 這些特殊的RNN結構設計用于保留長期記憶，能有效處理梯度消失問題。
使用更高級的登山技巧（LSTM、GRU），使得你在攀登時能更好地應對復雜的地形，保持對路徑的記憶
解決梯度爆炸
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梯度裁剪（Gradient Clipping）：
- 在訓練過程中監控梯度的大小，當梯度超過某個閾值時進行裁剪，確保更新的幅度不會過大。這是解決梯度爆炸的常用方法。
在登山時設定一個安全高度（梯度閾值），當你攀登過快時，及時停下來調整步伐，避免跌落。
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調整學習率：
- 使用自適應學習率優化算法，如Adam、RMSprop等，可以根據梯度的歷史信息動態調整學習率，從而減少爆炸的可能性。
根據山勢的變化（自適應學習率），靈活調整你的攀登速度，確保在陡峭的地方不至于摔倒。
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權重正則化：
- 使用L2正則化等方法可以防止權重過大，從而間接降低梯度爆炸的風險。
在登山時，不要背負過多的裝備（權重正則化），以免影響你的平衡和穩定性。
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使用合適的初始化方法：
- 同樣，合理的權重初始化可以減少梯度爆炸的可能性。
選擇合適的登山路線（權重初始化），讓你在開始時就能走在更穩妥的路徑上。
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監控訓練過程：
- 定期檢查損失值和梯度的變化，及時調整訓練參數或策略。
在攀登過程中定期查看地圖和指南針，確保你不會偏離路線，及時調整策略。
2.LSTM（Long Short-Term Memory）
是一種改進的循環神經網絡（RNN）架構，旨在解決傳統 RNN 中的梯度消失和梯度爆炸問題，以及增強對長期依賴關系的建模能力。
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記憶單元（Cell State）：
- 類比：想象你在攀登一座山，登山地圖上有一條清晰的路線，這條路線就是你的記憶單元。它記錄了你在攀登過程中所經歷的關鍵點和高度變化。你可以隨時查看這條路線，以便決定下一步的行動。
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輸入門（Input Gate）：
- 類比：在每到一個重要的岔路口，你需要決定是否要在地圖上添加新的信息（新的高度或標記）。輸入門就像這個決定的過程，幫助你選擇哪些新信息需要加入到記憶單元中。
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遺忘門（Forget Gate）：
- 類比：在攀登過程中，有時你會發現某些信息不再重要，比如之前的路線或標記。遺忘門就像是一個過濾器，幫助你決定哪些信息需要被刪除，確保你的地圖保持簡潔和相關。
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輸出門（Output Gate）：
- 類比：當你到達一個新的高點，準備繼續攀登時，你需要決定要將哪些當前的狀態信息（比如當前的高度或環境）發送到下一個岔路口。輸出門就像這個決定，讓你選擇哪些信息是你下一步行動所需的。
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攀登過程：
- 當你沿著山路攀登時（時間步的迭代），你會不斷更新你的地圖（記憶單元）。在每個岔路口，你會使用輸入門來添加新信息，使用遺忘門來刪除不再需要的信息，最后使用輸出門來決定下一步該如何行動。
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長短期記憶：
- LSTM的設計使得它能夠有效地保留長期記憶（重要的高度和路徑信息）而不被短期的信息（如臨時的障礙或天氣變化）所干擾。這就像在登山時，你能記住整個旅程的關鍵點，而不是僅僅關注眼前的細節。
3.GRU（Gated Recurrent Unit）
GRU（Gated Recurrent Unit）是一種對 LSTM 稍微改進的循環神經網絡，由 Cho 等人（2014年）提出。它將遺忘門和輸入門合并成一個單一的“更新門”，同時將 cell state 和隱藏狀態合并，并進行了其他一些改動。GRU模型相對于標準的 LSTM 模型來說更加簡單，并且越來越受到廣泛關注和應用。
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隱藏狀態（Hidden State）：
- 類比：在攀登過程中，你的登山地圖上會記錄你當前的位置和狀態，這就是隱藏狀態。它反映了你在攀登過程中所積累的所有信息，幫助你決定下一步的行動。
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重置門（Reset Gate）：
- 類比：當你到達一個新的岔路口時，你需要決定是否要忘記之前的一些信息，以便更好地適應新的環境。重置門就像這個決定，讓你選擇是否要“重置”部分之前的狀態，以便更好地處理當前的情況。
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更新門（Update Gate）：
- 類比：在每個岔路口，你還需要決定是否要將新的信息添加到你的地圖上。更新門就像這個決定，幫助你選擇哪些新的信息需要被整合到當前的狀態中。
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攀登過程：
- 當你沿著山路攀登時（時間步的迭代），你會不斷更新你的地圖（隱藏狀態）。在每個岔路口，你使用重置門來決定是否需要忘記某些信息，而使用更新門來決定如何將新信息與現有信息結合。
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簡化的門控機制：
- GRU的設計使得它在處理序列數據時更為高效，因為它只使用兩個門（重置門和更新門），而不是LSTM的三個門（輸入門、遺忘門和輸出門）。這就像在攀登時，你只需關注兩個關鍵決策，而不必分心于更多的選擇
- 有效的記憶管理
- GRU能夠有效地管理長期和短期的記憶，類似于在攀登過程中，你能夠記住整個旅程的重要信息，同時又能靈活應對當前環境的變化。
4.Transformer
Transformer 是一種基于[注意力機制]的神經網絡架構，用于處理序列數據。它引入了[自注意力機制]，允許模型在不同位置對輸入序列的各個元素進行加權關注。由于 Transformer 需要計算全連接的注意力矩陣，它的計算量較大。
在用登山地圖類比Transformer的工作原理時，可以將Transformer視為一種高級的、動態的地圖繪制工具，它能夠實時更新和優化路徑，以應對復雜的地形和變化的環境。以下是一些關鍵點，幫助理解Transformer是如何“繪制”這張登山地圖的：
Transformer 機制
1. 自注意力機制 (Self-Attention)
類比：想象你在一座山上，想要找到最佳的路徑到達另一座山。你需要查看周圍的每個點（其他山峰），判斷它們與目標山峰的距離和方向。
- 查詢（Query）：你的位置，表示你當前的需求。
- 鍵（Key）：其他山峰的位置，表示它們的特征。
- 值（Value）：每個山峰的高度，表示它們的“價值”。
公式：
Q = XW^Q,
K = XW^K,
V = XW^V
在這里，X 就像是你在地圖上的所有山峰的位置，W^Q, W^K, W^V 是你用來轉換位置的工具（權重矩陣）。
權重矩陣就像是一種特殊的導航工具，它幫助你在地圖上識別哪些山峰（輸入元素）是最重要的
權重矩陣的不同組合（不同的 W 矩陣）就像是從不同的角度觀察地圖。每個矩陣提供了一個新的視角，幫助你更全面地理解地形
計算注意力權重：
Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / sqrt(d_k))V
你計算查詢與鍵之間的距離（點積），然后通過softmax函數決定哪些山峰最重要（注意力權重），最后選擇的路徑（輸出）是基于你所關注的山峰的高度（值）。
2. 多頭注意力 (Multi-Head Attention)
類比：想象你有多個視角（頭），每個視角都能從不同的角度觀察周圍的山峰。
公式：
MultiHead(Q, K, V) = Concat(head_1, ..., head_h)W^O
每個頭的計算為：
head_i = Attention(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)
在這里，每個視角（頭）獨立計算與周圍山峰的關系，可能關注不同的特征（如高度、坡度等）。最后，你將所有視角的觀察結果結合在一起，形成一個全面的路徑選擇。
3. 前饋神經網絡 (Feed-Forward Neural Network)
類比：在你選擇了路徑后，你需要進行進一步的調整和優化。
公式：
FFN(x) = ReLU(xW_1 + b_1)W_2 + b_2
這個過程就像是在地圖上進行細致的規劃，考慮不同的因素（如天氣、地形等），并根據這些因素重新調整你的路線。你通過前饋神經網絡對選擇的路徑進行優化。
4. 位置編碼 (Positional Encoding)
類比：在這座山地地圖上，不同的位置有不同的特征和重要性。
公式：
PE_{(pos, 2i)} = sin(pos / 10000^{2i/d}),
PE_{(pos, 2i+1)} = cos(pos / 10000^{2i/d})
位置編碼就像是在地圖上標記每個山峰的坐標，幫助你記住每個點的具體位置和相對關系。通過這些公式，你為每個山峰賦予了獨特的坐標信息，使得在選擇路徑時能夠考慮到它們的相對位置。
5. 最終輸出
類比：在你經過多個視角的觀察、細致的規劃和位置標記后，最終你決定了最佳的行進路線。
公式：
Output = LayerNorm(x + MultiHead(Q, K, V))
這個過程就像是經過層歸一化和殘差連接的處理，確保你的最終路徑是最優的，能夠有效地到達目標。
總結
Transformer的工作原理。自注意力機制幫助我們在復雜的環境中尋找最相關的信息，多頭注意力提供了多樣化的視角，前饋神經網絡則幫助我們優化選擇，而位置編碼確保我們記住每個點的重要性和相對位置。整個過程形成了一條最佳的行進路線，幫助我們在序列數據中找到最有效的信息處理方式。
