任務(wù)一項(xiàng)目八

揭秘生成式AI原理與編程應(yīng)用探索生成式AI的原理在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的今天，自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域不斷取得新突破。Transformer模型和GPT模型作為其中的關(guān)鍵技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于各種智能應(yīng)用中。作為一名對(duì)人工智能編程感興趣的學(xué)習(xí)者，需要了解這些模型的工作原理，為后續(xù)學(xué)習(xí)和應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，以便更好地理解生成式AI在編程中的應(yīng)用邏輯。深入研讀Transformer模型和GPT模型的相關(guān)資料，理解其理論知識(shí)。通過(guò)對(duì)模型架構(gòu)圖的分析、核心組件的功能剖析以及執(zhí)行流程的梳理，掌握Transformer模型處理序列數(shù)據(jù)的方式和GPT模型的文本生成機(jī)制。同時(shí)，對(duì)比不同版本的GPT模型，總結(jié)其技術(shù)演進(jìn)特點(diǎn)，明確無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練和有監(jiān)督微調(diào)在提升模型性能方面的作用。

簡(jiǎn)述Transformer模型架構(gòu)分析Transformer核心組件簡(jiǎn)述GPT系列技術(shù)演進(jìn)能簡(jiǎn)述軟件工程的發(fā)展歷程能分析AI在軟件工程生命周期各個(gè)階段的具體賦能方式能說(shuō)明常用AI編程工具之間的差異01知識(shí)目標(biāo):

能夠針對(duì)不同的GPT模型版本,結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)需求,進(jìn)行科學(xué)的選型具備對(duì)不同AI編程工具進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)和綜合分析的能力02能力目標(biāo)

培養(yǎng)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度和創(chuàng)新精神,在探索生成式AI原理及應(yīng)用過(guò)程中,勇于嘗試新方法、新思路樹(shù)立正確的技術(shù)價(jià)值觀03素質(zhì)目標(biāo)8.1.1認(rèn)知Transformer模型任務(wù)實(shí)施Transformer模型在2017年的論文《Attention

is

All

You

Need》中提出,是自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的突破性架構(gòu),在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,如機(jī)器翻譯、文本生成、問(wèn)答系統(tǒng)、文本摘要等。它的核心優(yōu)勢(shì)在于通過(guò)自注意力機(jī)制處理序列數(shù)據(jù),摒棄了傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的順序處理方式,這使得Transformer在處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)時(shí)具有更高的并行性和更好的性能。模型整體架構(gòu)由輸入、編碼器Encoder和解碼器Decoder與輸出四個(gè)大部分構(gòu)成

輸入部分

編碼器Encoder解碼器Decoder輸出部分Transformer架構(gòu)圖Transformer模型核心組件輸入嵌入:在自然語(yǔ)言處理中,原始輸入通常是離散的符號(hào),比如文本中的單詞。輸入嵌入的作用就是將這些離散的符號(hào)映射到一個(gè)連續(xù)的向量空間中,每個(gè)符號(hào)對(duì)應(yīng)一個(gè)低維、稠密的向量,這個(gè)向量包含了該符號(hào)的語(yǔ)義信息。通過(guò)這種方式,模型可以更好地理解和處理輸入數(shù)據(jù),捕捉單詞之間的語(yǔ)義關(guān)系。位置編碼：由于Transformer模型本身不包含循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的順序結(jié)構(gòu)，無(wú)法直接利用序列中元素的位置信息。因此，引入位置編碼來(lái)為每個(gè)元素添加位置信息。常見(jiàn)的位置編碼方法是使用正弦和余弦函數(shù)生成固定的位置向量，然后將其與詞向量相加，作為模型的輸入Transformer模型核心組件自注意力機(jī)制（Self-Attention）：這是Transformer的核心組件，它允許模型在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算序列中每個(gè)元素與其他元素之間的關(guān)聯(lián)程度，從而動(dòng)態(tài)地分配注意力權(quán)重。以自然語(yǔ)言處理中的句子為例，自注意力機(jī)制可以讓模型在處理每個(gè)單詞時(shí)，考慮句子中其他單詞對(duì)它的影響，捕捉單詞之間的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系(1)生成向量：對(duì)于輸入序列中的每個(gè)元素，首先將其嵌入表示分別映射到三個(gè)不同的向量空間，得到查詢向量（Query，簡(jiǎn)稱Q）、鍵向量（Key，簡(jiǎn)稱K）和值向量（Value，簡(jiǎn)稱V）(2)計(jì)算注意力分?jǐn)?shù)(3)計(jì)算注意力權(quán)重：對(duì)歸一化后的注意力分?jǐn)?shù)應(yīng)用Softmax函數(shù)，得到注意力權(quán)重(4)計(jì)算輸出向量：根據(jù)注意力權(quán)重對(duì)值向量進(jìn)行加權(quán)求和，得到自注意力機(jī)制的輸出向量Transformer模型核心組件多頭自注意力機(jī)制（Multi-HeadSelf-Attention）：多頭自注意力機(jī)制本質(zhì)上是對(duì)自注意力機(jī)制的擴(kuò)展與深化。它通過(guò)使用多個(gè)不同的“頭”（Head）來(lái)并行執(zhí)行自注意力計(jì)算，這些不同的頭能夠從不同的角度捕捉輸入序列中元素之間的關(guān)系，從而使模型可以更全面、深入地理解序列信息，提升模型的表示能力和效果多頭自注意力機(jī)制Transformer模型核心組件10為什么要設(shè)置不同的head？不同的head關(guān)注的信息可能是不同的，有的head關(guān)注的是局部信息，有的關(guān)注的是較長(zhǎng)距離的信息(類似分組卷積，同樣使用多個(gè)卷積核)。將bi,1，bi,2作concatenate操作，并乘權(quán)重生成bi。使用Multi-head的數(shù)目為h，若單頭的維度為d，則多頭中每個(gè)頭的維度為d/n。Transformer模型核心組件）

多頭映射給定輸入序列,首先將其經(jīng)過(guò)嵌入層得到嵌入向量。對(duì)于每個(gè)嵌入向量,分別通過(guò)多個(gè)不同的線性變換矩陣,生成多個(gè)頭對(duì)應(yīng)的查詢向量(Query)、鍵向量(Key)和值向量(Value)。01加權(quán)求和:根據(jù)每個(gè)頭計(jì)算得到的注意力權(quán)重,對(duì)相應(yīng)的值向量進(jìn)行加權(quán)求和,得到每個(gè)頭的輸出向量。03自注意力計(jì)算:對(duì)于每個(gè)頭,分別按照自注意力機(jī)制的計(jì)算方式,計(jì)算每個(gè)位置的注意力分?jǐn)?shù),對(duì)其進(jìn)行歸一化處理再通過(guò)Softmax函數(shù)得到注意力權(quán)重。02拼接與線性變換:將多個(gè)頭的輸出向量按順序拼接起來(lái),形成一個(gè)更長(zhǎng)的向量,然后通過(guò)一個(gè)線性變換矩陣進(jìn)行變換,得到最終的輸出向量。04多頭自注意力機(jī)制（執(zhí)行過(guò)程）Transformer模型核心組件殘差連接與層歸一化(Add&Norm)在每個(gè)編碼器中的每個(gè)子層（自注意力、前饋網(wǎng)絡(luò)）的周圍都有一個(gè)殘差連接，并且都跟隨著一個(gè)“層-歸一化”步驟。如果我們?nèi)タ梢暬@些向量以及這個(gè)和自注意力相關(guān)聯(lián)的層-歸一化操作，那么看起來(lái)就像下面這張圖描述一樣：

Transformer模型核心組件殘差連接與層歸一化(Add&Norm)殘差連接用于緩解梯度消失問(wèn)題，使模型能夠訓(xùn)練更深的網(wǎng)絡(luò)；層歸一化對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，加速模型的收斂速度，提高模型的穩(wěn)定性。在每個(gè)子層（多頭自注意力機(jī)制或前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）輸出后，將子層的輸出與輸入相加（殘差連接）為了進(jìn)一步使得每一層的輸入輸出范圍穩(wěn)定在一個(gè)合理的范圍內(nèi)，層歸一化技術(shù)被進(jìn)一步引入每個(gè)Transformer塊的當(dāng)中：Transformer模型核心組件前饋網(wǎng)絡(luò)（FeedForword）通過(guò)對(duì)自注意力層提供的充分結(jié)合了上下文信息的輸出進(jìn)行處理，在高維空間中進(jìn)行結(jié)合訓(xùn)練獲得的特征和知識(shí)，獲得更高級(jí)別的特征。前饋網(wǎng)絡(luò)由兩層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，中間通常使用ReLU（RectifiedLinearUnit）作為激活函數(shù)。對(duì)于輸入序列中的每個(gè)元素，前饋網(wǎng)絡(luò)獨(dú)立地進(jìn)行相同的變換操作。Transformer模型核心組件帶掩碼的多頭注意力帶掩碼的多頭注意力(MaskedMulti-HeadAttention)：帶掩碼的多頭注意力是在多頭自注意力機(jī)制的基礎(chǔ)上，引入了掩碼（Mask）操作。掩碼的作用是在計(jì)算注意力分?jǐn)?shù)時(shí)，對(duì)某些位置進(jìn)行屏蔽，使其不參與注意力的計(jì)算或不影響最終的結(jié)果。這樣做的目的通常是為了滿足特定任務(wù)的需求，比如在生成文本時(shí)，確保模型只依賴已知的信息，而不是未來(lái)的內(nèi)容，從而保證生成過(guò)程的合理性和邏輯性。8.1.2認(rèn)知生成式預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型GPT2017年，Google推出了Transformer模型，這一創(chuàng)新架構(gòu)憑借其在性能上的顯著優(yōu)勢(shì)，迅速引起了OpenAI團(tuán)隊(duì)的關(guān)注。OpenAI隨后將研發(fā)重心轉(zhuǎn)移至Transformer架構(gòu)，并于2018年成功發(fā)布了GPT（GPT-1）模型。GPT是一種基于生成式預(yù)訓(xùn)練（GenerativePre-Training）的大型Transformer解碼器網(wǎng)絡(luò)，主要用于處理序列到序列的生成任務(wù)。該模型采用了多層Transformer解碼器堆疊的結(jié)構(gòu)，僅使用了Transformer的解碼器部分，舍棄了編碼器中的交叉注意力機(jī)制層，以此來(lái)捕捉輸入文本中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系，進(jìn)而生成連貫的文本輸出。GPT模型的結(jié)構(gòu)主要由輸入層、隱藏層和輸出層三部分組成8.1.2認(rèn)知生成式預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型GPT輸入層（InputLayer）：此層負(fù)責(zé)將文本轉(zhuǎn)化為模型能夠處理的格式，具體操作包括分詞、詞嵌入以及位置編碼等步驟，為后續(xù)的模型處理提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。隱藏層（HiddenLayer）：作為GPT模型的核心部分，由多個(gè)Transformer解碼器堆疊而成。這些解碼器相互協(xié)作，承擔(dān)著模型對(duì)輸入文本的理解與分析任務(wù)，是模型進(jìn)行“思考”的關(guān)鍵所在。輸出層（OutputLayer）：該層基于隱藏層的最終輸出，生成模型的最終預(yù)測(cè)結(jié)果。在GPT中，這一過(guò)程通常表現(xiàn)為生成下一個(gè)詞元的概率分布，從而實(shí)現(xiàn)文本的生成。8.1.2認(rèn)知生成式預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型GPTGPT基于Transformer的解碼器架構(gòu)，采用無(wú)監(jiān)督的生成式預(yù)訓(xùn)練方法，在大規(guī)模的文本語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行訓(xùn)練。其目標(biāo)是根據(jù)前面的單詞預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞，即自回歸語(yǔ)言模型在訓(xùn)練過(guò)程中，給定一個(gè)文本序列，模型的目標(biāo)是根據(jù)前面的單詞預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞。以輸入句子“我喜歡自然語(yǔ)言處理”為例，模型首先輸入“我”，預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞是“喜歡”的概率；然后輸入“我喜歡”，預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞是“自然”的概率，以此類推。通過(guò)最大化這種預(yù)測(cè)的概率，模型不斷調(diào)整自身的參數(shù)。模型利用多頭自注意力機(jī)制來(lái)捕捉文本中單詞之間的語(yǔ)義關(guān)系，通過(guò)多層的Transformer解碼器層對(duì)輸入進(jìn)行逐層的特征提取和語(yǔ)義編碼，學(xué)習(xí)到豐富的語(yǔ)言表示。1.無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練8.1.2認(rèn)知生成式預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型GPT3.GPT系列模型技術(shù)演進(jìn)8.1.3重構(gòu)應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)新格局1.軟件工程發(fā)展歷程隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，特別是大模型能力的持續(xù)提升，軟件工程領(lǐng)域正迎來(lái)前所未有的變革，軟件工流程和模式正被重新定義，軟件智能化進(jìn)程顯著加速。軟件工程發(fā)展歷程經(jīng)歷了三個(gè)階段8.1.3重構(gòu)應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)新格局2.AI賦能軟件工程生命周期8.1.3重構(gòu)應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)新格局3.軟件開(kāi)發(fā)常用AI工具8.1.3重構(gòu)應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)新格局3.軟件開(kāi)發(fā)常用AI工具AI編程工具GitHubCopilotMarsCodeAI通義靈碼FittenCodeCursorCodeGeexComate開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)研發(fā)團(tuán)隊(duì)GitHub+OpenAI豆包阿里云清華大學(xué)與非十科技Anysphere智譜百度主要核心功能代碼補(bǔ)全???????代碼生成???????智能問(wèn)答???????代碼解釋???????單元測(cè)試???????代碼重構(gòu)???????效果預(yù)覽???????VisualStudio????-??8.1.3重構(gòu)應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)新格局3.軟件開(kāi)發(fā)常用AI工具AI編程工具GitHubCopilotMarsCodeAI通義靈碼FittenCodeCursorCodeGeexComate收費(fèi)模式免費(fèi)版???????付費(fèi)版$10/月企業(yè)版收費(fèi)企業(yè)版收費(fèi)企業(yè)版收費(fèi)專業(yè)以商用收費(fèi)企業(yè)版收費(fèi)企業(yè)版收費(fèi)支持的IDEVSCode????獨(dú)立IDE??JetBrains????-??Vim/Neovim????-??VisualStudio????-??8.1.3重構(gòu)應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)新格局3.軟件開(kāi)發(fā)常用AI工具產(chǎn)品名稱優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)GitHubCopilot訓(xùn)練數(shù)據(jù)最全面；代碼建議準(zhǔn)確度高；與GitHub深度集成完全付費(fèi)；價(jià)格相對(duì)較高M(jìn)arsCodeAI支持中文編程；本地部署選項(xiàng)；免費(fèi)版功能豐富社區(qū)相對(duì)較?。徊糠指呒?jí)功能需付費(fèi)通義靈碼中文支持優(yōu)秀；阿里生態(tài)集成；免費(fèi)版功能完整僅支持主流IDE；企業(yè)版價(jià)格較高FittenCode輕量級(jí)；安裝簡(jiǎn)單功能相對(duì)基礎(chǔ)；IDE支持有限Cursor獨(dú)立IDE；UI設(shè)計(jì)優(yōu)秀不能集成到其他IDE；需要單獨(dú)安裝使用CodeGeex開(kāi)源免費(fèi)；支持多種IDE；中英雙語(yǔ)支持響應(yīng)速度較慢；準(zhǔn)確度有待提高Comate團(tuán)隊(duì)協(xié)作功能強(qiáng)；代碼審查能力強(qiáng)；支持本地部署企業(yè)版價(jià)格高；配置相對(duì)復(fù)雜8.1.3重構(gòu)應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)新格局3.軟件開(kāi)發(fā)常用AI工具用戶群體推薦產(chǎn)品個(gè)人開(kāi)發(fā)者預(yù)算充足：GitHubCopilot；預(yù)算有限：CodeGeex或Cursor中小團(tuán)隊(duì)中文環(huán)境：通義靈碼或MarsCodeAI；英文環(huán)境：GitHubCopilot大型企業(yè)需要本地部署：Comate或MarsCodeAI企業(yè)版；云服務(wù)：Git