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一、词向量#xff1a;表示语言的方式
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一、词向量表示语言的方式
大语言模型使用词向量来表示单词每个词向量是由一串数字组成的列表代表词空间中的一个点。词空间中含义相近的词位置更接近例如猫的词向量会靠近狗、小猫等词向量。词向量的好处: 可以进行数值运算例如最大 - “大” “小” “最小”。能够捕捉词语之间的微妙关系例如瑞士人与瑞士的关系类似于柬埔寨人与柬埔寨的关系。可以根据上下文用不同的向量来表示同一个词解决多义词问题例如银行可以指金融机构或河岸。
二、Transformer大语言模型的基石
Transformer是一种神经网络结构由多个层组成每层都接收一系列词向量作为输入并添加信息以更好地预测下一个词。Transformer 的两个核心处理过程 注意力机制: 词汇会观察周围寻找具有相关背景并彼此共享信息的词并通过查询和关键项链的匹配来传递信息。潜会层: 每个词会思考之前注意力步骤中收集到的信息并尝试预测下一个词。 注意力机制: 可以将其视为单词之间的撮合服务每个词会制作查询和关键项链来描述自己和寻找的词并通过比较找到最佳匹配的词。拥有注意力头每个注意力头专注于不同的任务例如匹配代词和名词、解析多义词等。 潜会层: 可以访问注意力头提供的上下文信息并通过模式匹配来预测下一个词。早期层倾向于匹配特定单词后期层则匹配更广泛类别的短语。可以通过向量运算进行推理例如将国家转化为首都。 注意力机制和潜会层的分工注意力机制从提示中检索信息而潜会层让语言模型记住未在提示中出现的信息。
三、训练让模型学习语言
大语言模型通过预测文本段落中的下一个词来学习不需要人工标记数据。训练过程 前向传播: 输入文本检查模型预测的下一个词是否正确。反向传播: 根据预测结果调整模型的权重参数使模型做出更好的预测。 训练需要大量的数据和计算资源例如 GPT-3 在 5000 亿个单词的语料库上进行训练需要运行数月才能完成。
四、模型规模与能力越大越好
研究表明模型规模越大在语言任务上的表现越好。模型规模的增大带来了更强的推理能力例如 GPT-3 在心智理论任务上的表现接近人类儿童。
五、结论
大语言模型通过学习大量文本数据能够以惊人的准确度预测下一个词并展现出一定的推理能力。虽然其内部工作机制尚未被完全理解但其强大的能力和潜力已不容忽视。
