AI 大模型：从 Transformer、GPT 再到应用

—— 示例： 客户支持聊天机器人

【编者按】

对于AI大模型，我们经常看到它有几亿、几十亿乃至更多的参数，对计算的要求非常高。它可以被用来开发各种应用，可以和我们像人类一样地进行对话，可以部署到企业提升业务能力和效率。

那么作为大模型，它的基本结构是什么样的？是如何创建的、如何训练的、如何优化调整的？在应用场景或程序中，是如何使用和调整它的 … … 我们又是如何根据实际需求来设计和开发大模型的？

文中我们先了解Transformer模型及其经典代表之一GPT的一些基本概念和结构，然后假设以“客户支持聊天机器人”为场景，遍历它的整个应用开发过程。

目录

【续前文】

示例：应用场景（续）

模型建立

首先，让我们更加深入地来了解为客户支持聊天机器人构建基于 transformer 的 GPT 模型的一些细节，重点介绍一下架构设计和参数初始化，以及如何使用 Hugging Face 的 Transformers 库进行实际的实施。

1.架构设计

对于客户支持聊天机器人，我们将使用 transformer 架构，特别是 GPT（生成式预训练 Transformer）模型。以下是更多的细节：

• 模型选择：根据您的计算资源和您预期的查询复杂性，选择 GPT 模型的特定版本（例如 GPT-2、GPT-3）。
• 层数配置：根据预期的负载和复杂性调整层数、注意力头和隐藏单元。例如，GPT-2 有各种尺寸（小、中、大），可以根据您的需要进行选择。
• 上下文长度： 定义模型有效处理多轮次对话的最大输入长度。例如，GPT-2 通常支持 1024 个标记的上下文窗口。

2.参数初始化

在使用 GPT-2 等预训练模型的背景下，权重在初始训练阶段已经使用有效的技术进行了初始化。但是，如果您要从头开始训练模型或对其进行微调，请考虑以下事项：

• Xavier 初始化：此技术对于具有激活函数的层（如 sigmoid 或 tanh）非常有用。它根据输入和输出神经元的数量设置权重，有助于保持平衡的方差。

• He Initialization：这对于具有 ReLU 激活的层特别有用。它根据输入神经元的数量初始化权重，这有助于在训练期间更快地收敛。

构建客户支持聊天机器人的示例代码

以下是使用 Hugging Face 的 Transformers 库设置基本客户支持聊天机器人的方法，包括加载模型、对输入进行标记化和生成响应。

微调模型

要专门针对客户支持调整模型，您可能需要在客户交互数据集上对其进行微调。以下是如何执行此操作的简要概述：

1. 准备数据集：将数据集格式化为用户查询和预期响应对。
2. 微调：使用 Hugging Face 的 'Trainer' API 来微调模型。

通过专注于架构设计和参数初始化，您可以有效地为客户支持聊天机器人构建和微调基于 transformer 的 GPT 模型。提供的代码片段用于说明如何使用 Hugging Face 的 Transformers 库实现和调整模型，使您能够创建针对特定需求量身定制响应式智能聊天机器人。

【未完待续】

农历甲辰九月廿七

2024.10.29

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