蝴蝶书-task1: 大模型原理入门

ChatGPT基础科普——知其一点所以然

词向量

词向量（词嵌入）：它本质上是找到一种编码方式，实现从自然语言中到数学空间的映射。（自然语言 -映射-> 向量）

我们为什么需要词向量呢？
计算机不能理解自然语言，比如：“我爱你”，要让计算机理解需要：
数字“1”代表“我”，数字“2”代表“爱”，数字“3”代表“你”，数字“0”代表“句号”。

如何进行编码才是最优的方式呢？
下面选择最经典的词袋模型和神经网络概率模型，做一些简单一点的介绍。

词袋模型

• 词袋模型（Bag of Words,BOW）：从名字来看，词袋模型就像是一个大袋子，把所有的词都装进来。文本中的每个单词都看作是独立的，忽略单词之间的顺序和语法，只关注单词出现的次数。在词袋模型中，每个文本可以表示为一个向量，向量的每个维度对应一个单词，维度的值表示该单词在文本中出现的次数。

例如三个句子如下：

句子1：小孩喜欢吃零食。
句子2：小孩喜欢玩游戏，不喜欢运动。
句子3 ：大人不喜欢吃零食，喜欢运动。

首先根据语料中出现的句子分词，然后构建词袋（每一个出现的词都加进来）。计算机不认识字，只认识数字，那在计算机中怎么表示词袋模型呢？其实很简单，给每个词一个位置索引就可以了。小孩放在第一个位置，喜欢放在第二个位置，以此类推。

{“小孩”:1，“喜欢”:2，“吃”:3，“零食”:4，“玩”:5，“游戏”:6，“大人”:7，“不”:8，“运动”:9}

其中key为词，value为词的索引，预料中共有9个单词， 那么每个文本我们就可以使用一个9维的向量来表示。
如果文本中含有的一个词出现了一次，就让那个词的位置置为1，词出现几次就置为几，那么上述文本可以表示为：

句子1：[1,1,1,1,0,0,0,0,0]
句子2：[1,2,0,0,1,1,0,1,1]
句子3：[0,2,1,1,0,0,1,1,1]

该向量与原来文本中单词出现的顺序没有关系，仅仅是词典中每个单词在文本中出现的频率。

神经概率语言模型

• 神经概率语言模型（Neural Probabilistic Language Model，NPLM）：它可以通过学习大量的文本数据来预测下一个单词或字符的概率。其中，最早的神经网络语言模型是由Yoshua Bengio等人于2003年发表的《A Neural Probabilistic Language Model》提出的，它在得到语言模型的同时也产生了副产品词向量。

早期的词向量都是静态的，一旦训练完就固定不变了。随着NLP技术的不断发展，词向量技术逐渐演变成基于语言模型的动态表征。语言模型不仅可以表征词，还可以表征任意文本。

1. LM

• 语言模型 (LM) 定义：

  • 语言模型是根据自然语言构建的模型。
  • 输入文字 -计算-> 输出文字

• 概率语言模型:

  • 通过已经有的词预测接下来的词。
  • 当模型仅了解到「我喜欢你」这句话时，当输入「我」时，模型预测下一个词很可能是「喜欢」。
  • 当模型学习了大量的文本后，它会更加丰富地理解语言。比如，当输入「我」时，输出可能不再仅限于「喜欢」，而是更多样化的词汇。
  • 问题：基于最大概率的贪心搜索可能导致模型生成重复的文本，因此语言模型通常会采用其他策略。
  • 解决方案：模型会考虑多个可能的词，而不是仅仅选择概率最高的词，以提高生成文本的多样性和准确性。
  

2. Transformer

• 介绍：

  • Transformer 是一种 Encoder-Decoder 架构，由 Google 在 2017 年发表的论文《Attention Is All You Need》中提出。它最重要的核心是 Self-Attention 机制，用于在语言模型建模过程中关注重要的 Token。

• Self-Attention 机制：

  • 在建模过程中，Transformer 通过自注意力机制将注意力集中在重要的 Token 上，而不是简单地依赖于固定的上下文窗口大小。
  • 这种机制使得 Transformer 在处理长距离依赖关系时表现优秀，而且可以并行计算，加速了模型训练过程。

• 架构：

  • Transformer 包含 Encoder 和 Decoder 两部分。Encoder 将输入序列映射到隐藏表示，而 Decoder 则根据 Encoder 的输出和已生成的部分序列来逐步生成输出序列。
  • 在 Encoder 中，由于我们知道整个输入序列，因此可以同时利用当前 Token 的历史 Token 和未来（前面的） Token；而在 Decoder 中，由于是逐步生成输出序列，因此只能利用历史 Token 和 Encoder 的输出来建模。

• Seq2Seq 架构：

  • Transformer 实际上是一种 Seq2Seq 架构，即序列到序列模型，其中输入是一个文本序列，输出是另一个文本序列。这种架构在翻译等任务中表现良好。