GPT 等decoder系列常见的下游任务

下面用一句话＋四个例子，把上面那张“所有下游任务都要微调”架构图说清楚：

核心思路：不管你要做什么任务，都用同一个 Transformer（这里是 GPT／Decoder-Only 模型）当“特征抽取器”，只需在输入端“拼”出不同格式的 token 序列（加上 Start/Delim/Extract），在输出端接上不同的 小头（task‐specific head），微调时只训练这部分新加层（当然也可以微调部分 Transformer 层）。

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1. 文本分类（Classification）

• 输入拼法：[Start] 文本内容 [Extract]

• 流程：

  1. 在句子最前加一个 Start token（如 <s> 或 [CLS]），末尾加一个 Extract token（可不显式标出，直接用最后一个位置）。

  2. 全序列送入 Transformer，取最后一个位置的隐藏向量（或取 Start 位置的隐藏向量，视实现而定）。

  3. 接一个全连接＋Softmax，就能输出各分类概率（正例 vs. 反例，或多分类）。

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2. 文本蕴涵（Entailment）

• 输入拼法：[Start] 前提(Premise) [Delim] 假设(Hypothesis) [Extract]

• 流程：

  1. 用一个 Delimiter（如 [SEP]）把两个句子切开。

  2. Transformer 编码后，取最后一个隐藏向量（Extract）或 Start 位置向量，接线性层预测“蕴涵 / 不蕴涵 / 中立”等标签。

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3. 文本相似度（Similarity）

• 输入拼法：

  • 正向：[Start] 文本A [Delim] 文本B [Extract]

  • 反向：[Start] 文本B [Delim] 文本A [Extract]

• 流程：

  1. 分别把两种拼法的序列喂入同一个 Transformer，得到两个 Extract 向量；

  2. 将这两个向量拼接（或做点积、余弦相似度），再接一个小线性层，输出相似度分数。

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4. 多选/常识推理（Multiple Choice）

• 输入拼法（针对每个选项）：

[Start] 问题 (Context) [Delim] 选项1 (Answer1) [Extract]
[Start] 问题      [Delim] 选项2 (Answer2) [Extract]
……
[Start] 问题      [Delim] 选项N (AnswerN) [Extract]

• 流程：

  1. 每条“问题+一个选项”单独过 Transformer，取 Extract 向量；

  2. 每个 Extract 向量接一层线性层算分；

  3. N 个分数中选最大的那个选项为模型答案。

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为什么这样做？

• 统一：所有任务共用同一个预训练好的 Transformer 这里是decoder，节省研发和算力；

• 灵活：只要在“输入拼法”和“输出头”上下功夫，就能适配分类、蕴涵、相似度、问答、多选等几乎所有 NLP 任务；

• 高效：微调时只需在新加的那层（task head）上动点小学习率，或者连同少量 Transformer 层一起更新，就能快速收敛到 SOTA 水平。

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总的来说，都是通过在序列前后添加 Start 和 Extract 特殊标识符来表示开始和结束，序列之间添加必要的 Delim 标识符来表示分隔，当然实际使用时不会直接用 “Start/Extract/Delim” 这几个词，而是使用某些特殊符号。基于不同下游任务构造的输入序列，使用预训练的 GPT 模型进行特征编码，然后使用序列最后一个 token 的特征向量进行预测。

可以看到，不论下游任务的输入序列怎么变，最后的预测层怎么变，中间的特征抽取模块都是不变的，具有很好的迁移能力。