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2022年11月30日美国人工智能研究实验室OpenAI发布了一款全新的聊天机器人——ChatGPT，它能够模拟人类的语言行为，与用户进行自然交互。
在推特网友们晒出的截图中，ChatGPT不仅能流畅地与人对话，还能舞文弄墨、编写代码……创作天马行空的内容也不在话下，它几乎无所不能。由于该测试目前免费，一经推出就被访问者“挤爆”，上线仅5天用户数量就已突破100万。
而据最新消息，微软计划向OpenAI投资100亿美元，如果这笔资金最终敲定，包括新的投资在内，OpenAI的估值将达到290亿美元。微软投资OpenAI，为的是能将ChatGPT整合到自身产品中，巩固自己的护城河。知情人士称，微软公司正计划推出新版必应搜索引擎，使用爆红聊天机器人ChatGPT背后的人工智能(AI)技术。
上面只是ChatGPT新闻的冰山一角，最近我自己也使用了一段时间ChatGPT，感觉确实惊艳。作为一个做技术的同学来说，在体验之后，就很想知道ChatGPT背后到底做了哪些优化，使用了哪些新的技术。为了能够比较系统性的了解ChatGPT的技术原理，最近看了很多资料，准备花点时间整理出来，方便大家了解的同时也能够帮助自己更深入的理解。
ChatGPT是由GPT1、GPT2、GPT3逐渐演变过来的，GPT系列是OpenAI的一系列预训练语言模型，全称是Generative Pre-Trained Transformer，顾名思义，GPT的核心结构便是Transformer。实际上ChatGPT是以Transformer为核心结构的大型语言模型（LLM，Large Language Model），要完整的了解ChatGPT，就必然跳不过Transformer，因此我们会按着Transformer->GPT1->GPT2->GPT3->ChatGPT的顺序，逐一解开ChatGPT的神秘面纱。
前言
Transformer是谷歌在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出的，用于NLP的各项任务，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。网上有关Transformer原理的介绍很多，在本文中我们将尽量模型简化，让普通读者也能轻松理解。
1. Transformer整体结构
在机器翻译中，Transformer可以将一种语言翻译成另一种语言，如果把Transformer看成一个黑盒，那么其结构如下图所示：
将法语翻译成英语
那么拆开这个黑盒，那么可以看到Transformer由若干个编码器和解码器组成，如下图所示：
继续将Encoder和Decoder拆开，可以看到完整的结构，如下图所示：
Transformer整体结构（引自谷歌论文）
可以看到Encoder包含一个Muti-Head Attention模块，是由多个Self-Attention组成，而Decoder包含两个Muti-Head Attention。Muti-Head Attention上方还包括一个 Add & Norm 层，Add 表示残差连接 (Residual Connection) 用于防止网络退化，Norm 表示 Layer Normalization，用于对每一层的激活值进行归一化。
假设我们的输入包含两个单词，我们看一下Transformer的整体结构：
Transformer整体结构（输入两个单词的例子）
为了能够对Transformer的流程有个大致的了解，我们举一个简单的例子，还是以之前的为例，将法语"Je suis etudiant"翻译成英文。
第一步：获取输入句子的每一个单词的表示向量 x ， x 由单词的Embedding和单词位置的Embedding 相加得到。
Transformer输入表示
第二步：将单词向量矩阵传入Encoder模块，经过N个Encoder后得到句子所有单词的编码信息矩阵 C ，如下图。输入句子的单词向量矩阵用 X∈Rn×d 表示，其中 n 是单词个数， d 表示向量的维度（论文中 d=512 ）。每一个Encoder输出的矩阵维度与输入完全一致。
输入X经过Encoder输出编码矩阵C
第三步：将Encoder输出的编码矩阵 C 传递到Decoder中，Decoder会根据当前翻译过的单词 1∼i 翻译下一个单词 i+1 ，如下图所示。
Transformer Decoder预测
上图Decoder接收了Encoder的编码矩阵，然后首先输入一个开始符 "<Begin>"，预测第一个单词，输出为"I"；然后输入翻译开始符 "<Begin>" 和单词 "I"，预测第二个单词，输出为"am"，以此类推。这是Transformer的大致流程，接下来介绍里面各个部分的细节。
2. Transformer的输入表示
Transformer中单词的输入表示由单词Embedding和位置Embedding（Positional Encoding）相加得到。
Transformer输入表示
2.1 单词Embedding
单词的Embedding可以通过Word2vec等模型预训练得到，可以在Transformer中加入Embedding层。
2.2 位置Embedding
Transformer 中除了单词的Embedding，还需要使用位置Embedding 表示单词出现在句子中的位置。因为 Transformer不采用RNN结构，而是使用全局信息，不能利用单词的顺序信息，而这部分信息对于NLP来说非常重要。所以Transformer中使用位置Embedding保存单词在序列中的相对或绝对位置。
位置Embedding用PE 表示， PE的维度与单词Embedding相同。 PE可以通过训练得到，也可以使用某种公式计算得到。在Transformer中采用了后者，计算公式如下：
(1)PEpos,2i=sin(pos/100002i/dmodel)PEpos,2i+1=cos(pos/100002i/dmodel)其中， pos 表示单词在句子中的位置， d 表示 PE 的维度。
3. Multi-Head Attention（多头注意力机制）
Transformer内部结构
上图是Transformer的内部结构，其中红色方框内为Multi-Head Attention，是由多个Self-Attention组成，具体结构如下图：
Self-Attention和Multi-Head Attention
因为Self-Attention是Transformer的重点，所以我们重点关注 Multi-Head Attention 以及 Self-Attention，首先介绍下Self-Attention的内部逻辑。
3.1 Self-Attention结构
Self-Attention结构
上图是Self-Attention结构，最下面是 Q (查询)、 K (键值)、 V (值)矩阵，是通过输入矩阵 X 和权重矩阵 WQ,WK,WV 相乘得到的。
Q,K,V的计算
得到 Q,K,V 之后就可以计算出Self-Attention的输出，如下图所示：
Self-Attention输出
3.2 Multi-Head Attention输出
在上一步，我们已经知道怎么通过Self-Attention计算得到输出矩阵 Z ，而Multi-Head Attention是由多个Self-Attention组合形成的，下图是论文中Multi-Head Attention的结构图。
Multi-Head Attention
从上图可以看到Multi-Head Attention包含多个Self-Attention层，首先将输入 X 分别传递到 h 个不同的Self-Attention中，计算得到 h 个输出矩阵 Z 。下图是 h=8 的情况，此时会得到 8 个输出矩阵 Z 。
多个Self-Attention
得到8个输出矩阵 Z0∼Z7 后，Multi-Head Attention将它们拼接在一起（Concat），然后传入一个Linear层，得到Multi-Head Attention最终的输出矩阵 Z 。
Multi-Head Attention输出
4. 编码器Encoder结构
Transformer Encoder模块
上图红色部分是Transformer的Encoder结构， N 表示Encoder的个数，可以看到是由Multi-Head Attention、Add & Norm、Feed Forward、Add & Norm组成的。前面已经介绍了Multi-Head Attention的计算过程，现在了解一下Add & Norm和 Feed Forward部分。
4.1 单个Encoder输出
Add & Norm是指残差连接后使用LayerNorm，表示如下：
(2)Add & Norm:LayerNorm(X+Sublayer(X))其Sublayer表示经过的变换，比如第一个Add & Norm中Sublayer表示Multi-Head Attention。
Feed Forward是指全连接层，表示如下：
(3)FFN(X)=max(0,XW1+b1)W2+b2因此输入矩阵 X 经过一个Encoder后，输出表示如下：
(4)O=LayerNorm(X+Multi-Head-Attention(X))O=LayerNorm(O+FFN(O))
4.2 多个Encoder输出
通过上面的单个Encoder，输入矩阵 X∈Rn×d ，最后输出矩阵 O∈Rn×d 。通过多个Encoder叠加，最后便是编码器Encoder的输出。
5. 解码器Decoder结构
Transformer Decoder模块
上图红色部分为Transformer的Decoder结构，与Encoder相似，但是存在一些区别：
包含两个Multi-Head Attention
第一个Multi-Head Attention采用了Masked操作
第二个Multi-Head Attention的 K,V 矩阵使用Encoder的编码信息矩阵C 进行计算，而 Q 使用上一个 Decoder的输出计算
最后有一个Softmax层计算下一个翻译单词的概率
5.1 第一个Multi-Head Attention
Decoder的第一个Multi-Head Attention采用了Masked操作，因为在翻译的过程中是顺序翻译的，即翻译完第 i 个单词，才可以翻译第 i+1 个单词。通过 Masked 操作可以防止第 i 个单词知道 i+1 个单词之后的信息。下面以法语"Je suis etudiant"翻译成英文"I am a student"为例，了解一下 Masked 操作。
在Decoder的时候，需要根据之前翻译的单词，预测当前最有可能翻译的单词，如下图所示。首先根据输入"<Begin>"预测出第一个单词为"I"，然后根据输入"<Begin> I" 预测下一个单词 "am"。
Decoder预测（右图有问题，应该是Decoder 1）
Decoder在预测第 i 个输出时，需要将第 i+1 之后的单词掩盖住，Mask操作是在Self-Attention的Softmax之前使用的，下面以前面的"I am a student"为例。
第一步：是Decoder的输入矩阵和Mask矩阵，输入矩阵包含"<Begin> I am a student"4个单词的表示向量，Mask是一个 4×4 的矩阵。在Mask可以发现单词"<Begin>"只能使用单词"<Begin>"的信息，而单词"I"可以使用单词"<Begin> I"的信息，即只能使用之前的信息。
输入矩阵与Mask矩阵
第二步：接下来的操作和之前Encoder中的Self-Attention一样，只是在Softmax之前需要进行Mask操作。
Mask Self-Attention输出
第三步：通过上述步骤就可以得到一个Mask Self-Attention的输出矩阵Zi，然后和Encoder类似，通过Multi-Head Attention拼接多个输出Zi然后计算得到第一个Multi-Head Attention的输出 Z ， Z 与输入 X 维度一样。
5.2 第二个Multi-Head Attention
Decoder的第二个Multi-Head Attention变化不大， 主要的区别在于其中Self-Attention的 K,V 矩阵不是使用上一个Multi-Head Attention的输出，而是使用Encoder的编码信息矩阵 C 计算的。根据Encoder的输出 C 计算得到 K,V ，根据上一个Multi-Head Attention的输出 Z 计算 Q。这样做的好处是在Decoder的时候，每一位单词（这里是指"I am a student"）都可以利用到Encoder所有单词的信息（这里是指"Je suis etudiant"）。
6. Softmax预测输出
Softmax预测输出
编码器Decoder最后的部分是利用 Softmax 预测下一个单词，在Softmax之前，会经过Linear变换，将维度转换为词表的个数。
假设我们的词表只有6个单词，表示如下：
词表
因此，最后的输出可以表示如下：
Softmax预测输出示例
总结
Transformer由于可并行、效果好等特点，如今已经成为机器翻译、特征抽取等任务的基础模块，目前ChatGPT特征抽取的模块用的就是Transformer，这对于后面理解ChatGPT的原理做了好的铺垫。