揭秘 GPT/GPT-2 中 proj 的作用：释放语言模型的潜力

我正在参加「掘金·启航计划」。事情是这样的。前两天翻译了一篇文章《图解 GPT-2》。在翻译的过程中为了防止自己出错，所以参考了一下其他人对于 GPT 的一些理解，然后就出错了，有人在文中提到了 proj。

在 GPT 的论文中根本就没有这个词，我整个看下来，也没看到 proj 的踪影。所以这究竟是咋回事呢？我开始怀疑这个人的专业性，但后来我发现，这个 proj 好像真的存在。

GPT 使用了一个新的变量 proj，来保存和词向量做 Attention 的结果。proj 的具体计算方法是这样的：

proj = tf.matmul(tf.tanh(self_attn_weights), query_hidden)

其中 tf.tanh() 是双曲正切激活函数，tf.matmul() 是矩阵乘法，self_attn_weights 是 self-attention 的权重矩阵，query_hidden 是 query 向量经过 hidden layer 的输出。

proj 的作用是将 query 向量与 self-attention 的权重矩阵相乘，得到一个新的向量。这个新向量包含了 query 向量与其他词语的相似度信息，对于理解词语之间的关系非常重要。

proj 的存在使得 GPT 能够更好地理解文本中的语义，并生成更加连贯、语义合理的文本。这对于自然语言处理任务非常重要，因为这些任务通常需要模型能够准确地理解文本的含义并做出相应的回应。

现在，我们已经知道了 proj 在 GPT 中的作用。那么，proj 在 GPT-2 中的作用又是什么呢？

GPT-2 的论文中并没有直接提到 proj，但从其代码中可以看出，proj 仍然在 GPT-2 中发挥着作用。在 GPT-2 的代码中，proj 被用作 self-attention 的输出。

self_attn_output = tf.matmul(proj, key_hidden)

其中 self_attn_output 是 self-attention 的输出，proj 是 query 向量与 self-attention 的权重矩阵相乘的结果，key_hidden 是 key 向量经过 hidden layer 的输出。

GPT-2 的代码与 GPT 的代码非常相似，这说明 proj 在 GPT-2 中的作用与在 GPT 中的作用是一样的。proj 帮助 GPT-2更好地理解文本中的语义，并生成更加连贯、语义合理的文本。

proj 是 GPT 和 GPT-2 中的一个关键组件，它对这两个模型的性能发挥着重要的作用。了解 proj 的作用对于理解 GPT 和 GPT-2 的工作原理非常重要。