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0x01 自然语言处理基础
1.1 基本任务
Part of speech: 词性标注
Named entity recognition: 命名实体的识别
Co-reference: 共指向性（代指）
Basic dependencies: 依存句法–句法理论
Sentiment Analysis: 情感分类
Opinion Mining：意向挖掘
1.2 词表示和语言模型
Word Representation：词表示是为了计算机理解词，两个目标：词相似度计算，词之间语义的关系。
One-hot representation: 任何一个词和词表的一维特别表示，独一无二表示每个词。
Contextual representation: 一个词和其出现的上下文有关，利用词的上下文表示词。
Distributed representation: 低维的向量表示， 比如Word2Vec。
Word Embedding: embedding就是用一个低维的向量表示一个物体，可以是一个词，或是一个商品，或是一个电影等等。
Language Model: 两个目标：一个语言序列能组成有意义的句子（联合概率，语言模型根据前文预测下一个。
1.3 大模型的基础
大模型的发展: 预训练语言模型,参数越来越来大, 对无标注学习后进行少量样本进行学习.
大模型背后的范式: 预训练好的模型, 通过任务相关的数据进行模型调优,得到最后的模型.(基于迁移学习, 比如人基于已有的知识, 在新的任务进行适配)
DEMO: GPT, CodeX, DALL-E-2, WebGPT
1.4 编程环境和GPU服务器
知识储备
购买或租用GPU服务器.
0x02 神经网络基础
2.1 基本组成
下面是一个神经元, 接收多个输入x, 产生一个输出, w表示权重, b为权重. f为激活函数
下面是3个神经元, 输出有3个值, a1 a2 a3, 注意下面的公式 W 从单个神经元的向量变成矩阵, b 从标量变成向量.
下面是多层神经元, 中间隐层表示为 h , 这个计算为前向计算.
激活函数: (避免多层神经网络坍塌), 提升网络的表达能力.
输出层: 线性一般用于回归统计, Sigmod进行二分类,
线性和sigmod
输出层: 多分类输出:
输出结果若干正值, 和为1
2.2 训练过程
首先设定目标, 输入电脑的一些属性x, 预测电脑价格, 属于回归问题.
最小化交叉熵, 情感分类标签,
具体而言, Cross-entropy计算下交叉熵越小0.74, 预测越准确.
神经网络中我们通常使用梯度下降法, 每次缩小损失函数
对于上面的m个神经元, 我们可以按照梯度下降得到下面这个Jacobin矩阵:
计算图:
反向传播: 通过上游矩阵和当前梯度, 得到下游梯度.
2.3 词向量
向量空间近似平行
两种架构
滑动窗口: 滑动窗口的中心是目标词, 其他是context词.
CBOW
Skip-Gram
Nagative Sampling: 负例采样, 越常见的比例更高.
Sub-Sampling: 平衡罕见词语.
2.4 常见神经网络模型
RNN: 处理序列数据产生顺序记忆,递归的进行建模. 变量的输入, 权重共享
GRU(gated recurrent unit) 门控循环单元, 计算更新门和传递门.
LSTM 长短期间记忆网络
双向RNN:
2.5 CNN卷积神经网络
0x03 注意力机制
- 解决信息瓶颈,关注所有信息;
- 缓解梯度消失;
- 提供可解释性
0x04 Transformer
一个两层的RNN模型
Transformer由encoder-decoder组成, 输入做了BPE(byte pair encoding)对文本切分和每个token做Position Encoding.
4.1 输入层
BPE(byte pair encoding): 一种全新的分词方式, 不再按照空格分词. 解决OOV方式, 将没见过的单词切分更小的单词.
PE(position encoding): 基于三角函数
4.2 Encoding
基于点积的注意力机制,
4.3 Decoder
Masked 多头
最后
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