用SQL掌握语言模型的奥秘：GPT-2的SQL实现大公开

后端

2023-04-18 02:02:14

用 SQL 实现 GPT-2：揭秘语言模型的另一种途径

1. GPT-2 简介

GPT-2 是一种强大的语言模型，可以生成逼真的文本，甚至可以创作诗歌和小说。它基于 Transformer 架构，该架构使用神经网络处理长序列数据，使其非常适合自然语言处理任务。

2. SQL 实现的挑战

要将 GPT-2 实现为 SQL，我们需要深入理解 SQL 语言并应用特殊技术来实现复杂计算，例如注意力机制和 softmax 函数。

3. 实现过程

3.1 GenerationTokenizer

我们使用正则表达式在 SQL 中实现 GenerationTokenizer，它将文本分解为标记。

3.2 Embeddings

我们使用哈希函数将标记编码为向量。

3.3 Attention

我们使用相关性函数计算标记之间的相关性。

3.4 因果掩码

我们使用窗口函数实现因果掩码，防止模型看到未来的信息。

3.5 Q、K、V

我们使用矩阵运算来计算注意力机制的关键矩阵 Q、K、V。

3.6 Blocks

我们使用递归查询将多个注意力层堆叠在一起。

3.7 Tokens

我们使用字符串操作函数生成包含多个标记的序列。

3.8 softmax 转换概率

我们使用数学函数实现 softmax 函数，将向量值转换为概率分布。

3.9 Inference

我们使用查询语句将训练好的模型应用于新数据。

4. 代码示例

以下代码示例展示了如何在 SQL 中实现 GPT-2 的注意力机制：

CREATE TABLE tokens (
  token_id INT PRIMARY KEY,
  embedding BLOB
);

CREATE TABLE attention (
  query_id INT,
  key_id INT,
  value_id INT,
  score REAL
);

SELECT *
FROM tokens
CROSS JOIN tokens AS query
CROSS JOIN tokens AS key
CROSS JOIN tokens AS value
JOIN attention ON query.token_id = attention.query_id
WHERE key.token_id = attention.key_id
AND value.token_id = attention.value_id
AND query.token_id != key.token_id;