GPT、LSTM、RNN

• GPT (Generative Pre-trained Transformer) 是一种基于 Transformer 模型的语言生成模型

相比于传统的 LSTM 和 RNN，GPT 采用多层 Transformer 模型，通过训练一个大规模的语言模型，学习语言的统计规律和语义表示，从而能够进行文本生成、文本分类、文本摘要等自然语言处理任务。

1. 模型结构：GPT是基于Transformer模型的，而LSTM、RNN等循环神经网络是基于循环结构的。Transformer采用了全局上下文信息，能够更好地处理长文本数据，而循环神经网络处理长序列时会存在梯度消失、梯度爆炸等问题。
2. 预训练方式：GPT采用了预训练的方式，通过大规模文本数据的预训练来学习语言的普适规律，然后在特定任务上进行微调。而传统的循环神经网络需要针对特定任务独立进行训练。

在文本生成方面，GPT具有以下优势：

1. 更好的语言模型能力：GPT采用了预训练的方式，在大规模文本数据上进行了训练，能够更好地学习语言的规律，从而生成更流畅、自然的语言文本。
2. 更高的生成效率：GPT采用了Transformer的结构，能够并行处理，从而在文本生成方面具有更高的生成效率和生成质量。而循环神经网络在处理长序列时会存在计算效率低下的问题。
3. 更好的上下文理解：GPT能够对全局上下文信息进行建模，能够更好地理解文本的语义和语境，从而生成更加合理、连贯的文本。

• LSTM (Long Short-Term Memory)

1. 提出了门机制：遗忘门、输入门、输出门；
2. 细胞状态：在RNN中只有隐藏状态的传播，而在LSTM中，引入了细胞状态。

LSTM 的结构有效地解决了 RNN 的短期依赖瓶颈。但是相较于 RNN，LSTM 含有更多的参数需要学习，从而导致 LSTM 的学习速度大大降低。

越接近输入层的 LSTM 层，更新速度越慢。LSTM 最大的优势是在时序上反向传播不容易出现梯度消失，但是它不能保证层与层之间传播过深不会出现梯度消失。

在很多次实验之后，还是一两层的 LSTM 能够更加快速地收敛，而在很多过深的 LSTM 网络训练中，几乎无一例外地出现了梯度消失，局部收敛，训练效果差的情况。

• RNN (Recurrent Neural Network)

RNN不具备长期记忆，而只具备短期记忆。由于梯度弥散，导致在序列长度很长时，无法在较后的时间步中，按照梯度更新较前时间步的 ，导致无法根据后续序列来修改前向序列的参数，使得前向序列无法很好地做特征提取，使得在长时间步过后，模型将无法再获取有效的前向序列记忆信息。

梯度弥散，在 RNN 属于重要问题，为此便提出了以 LSTM、GRU 等结构的变种，来解决 RNN 短期记忆的瓶颈。同样，若初始参数较大时，将导致梯度爆炸，然而梯度爆炸相对于梯度弥散较容易解决，通常加入梯度裁剪即可一定程度缓解。