本文详细解析了GPT模型的预训练与微调机制。预训练阶段通过自监督单向语言模型学习通用语义表示；微调阶段利用标注数据适配特定任务，但需解决灾难性遗忘问题。文章提出的混合损失函数方法，通过调节预训练与微调损失的权重平衡，有效提升模型在特定任务上的性能同时保持通用性。
引言
在计算机视觉领域，借助ImageNet数据集对模型开展预训练，让模型能从海量图像中充分掌握特征提取方法，之后再依据具体任务目标进行微调，这种范式给自然语言处理领域带来了启发。
以ELMo为代表的动态词向量模型，为语言模型预训练奠定了基础。
随后，GPT和BERT等基于Transformer的大规模预训练语言模型应运而生，推动自然语言处理领域全面迈入预训练微调范式的新时代。
通过预训练语言模型具备了强大的通用自然语言表示能力，能够高效学习词汇、语法和语义信息。在应用于下游任务时，无需深入了解任务细节和设计特定神经网络结构，仅通过“微调”，即利用具体任务的标注数据在预训练模型上进行监督训练，就能显著提升任务性能。
OpenAI于2018年提出的生成式预训练语言模型（GPT），是该类模型的典型代表。其模型结构由多层Transformer构成，属于单向语言模型，主要包含输入层、编码层和输出层三个部分。
一、自监督预训练
GPT采用生成式预训练方式，具有单向建模特性，即模型只能按照从左到右或从右到左的顺序对文本序列进行建模。其Transformer结构与解码策略，确保了输入文本每个位置的信息只能依赖于过去时刻的信息。
- 输入层编码：给定文本序列，GPT在输入层会将每个词映射为稠密向量，计算公式为：。
其中，代表词的词向量，是词的位置向量，则是第个位置的单词经过输入层（第0层）后的输出。
由于Transformer结构本身无法感知位置信息，所以输入层必须额外添加位置向量来补充这一关键信息，这也是GPT输入层与传统神经网络语言模型的重要区别。
- 编码层处理：经过输入层编码后，模型会得到表示向量序列，并将其送入编码层。编码层由个Transformer模块组成，在自注意力机制的作用下，每一层的每个表示向量都会整合之前位置表示向量的信息，从而使每个表示向量都具备丰富的上下文信息。
经过多层编码后，GPT能够获得每个单词的层次化组合式表示，其计算过程可表示为：。
其中，表示第层的表示向量序列，为序列长度，为模型隐藏层维度，为模型总层数。
- 输出层预测：GPT模型的输出层基于最后一层的表示，预测每个位置上的条件概率，计算式为：
其中，为词向量矩阵，为词表大小。
- 目标函数优化：单向语言模型按照阅读顺序输入文本序列，通过优化的最大似然估计，使模型能够根据输入历史序列准确预测当前词，目标函数为：。
其中代表模型参数，也可基于马尔可夫假设，仅使用部分过去词进行训练。预训练阶段通常采用随机梯度下降法进行反向传播，以优化该负对数似然函数。
二、有监督下游任务微调
通过自监督语言模型预训练，GPT模型已具备一定的通用语义表示能力。下游任务微调的核心目的，是在这一通用语义表示的基础上，根据下游具体任务的特性进行针对性适配，以提升模型在特定任务上的性能。
下游任务通常依赖有标注数据集进行训练，每个样例包含输入长度为的文本序列以及对应的标签。
- 模型输出获取：将文本序列输入GPT模型，获取最后一层最后一个词对应的隐藏层输出。
- 标签预测：基于，通过全连接层变换并结合Softmax函数，得到标签预测结果，计算公式为：。其中，为全连接层参数，为标签个数。
- 目标函数优化：通过对整个标注数据集优化以下目标函数来微调下游任务：。
在微调过程中，下游任务针对自身目标进行优化，容易导致模型遗忘预训练阶段学到的通用语义知识表示，进而损失模型的通用性和泛化能力，即出现灾难性遗忘问题。
为缓解这一问题，通常采用混合预训练任务损失和下游微调损失的方法，具体使用以下公式进行下游任务微调：。其中，的取值范围为，用于调节预训练任务损失在总损失中的占比。
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