大型語言模型(Large Language Models)的介紹

PetterLiu發表於2024-09-22
模型


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背景

大型語言模型（Large Language Models，簡稱LLMs）是一類先進的人工智慧模型，它們透過深度學習技術，特別是神經網路，來理解和生成自然語言。這些模型在自然語言處理（NLP）領域中扮演著越來越重要的角色。以下是大型語言模型的一些關鍵特點和應用：

1. 定義和工作原理
  • 定義：大型語言模型是基於大量資料訓練的複雜神經網路，能夠捕捉和模擬語言的複雜性和多樣性。
  • 工作原理：這些模型通常使用變換器（Transformer）架構，這是一種基於自注意力機制的模型，能夠處理序列資料，如文字。自注意力機制允許模型在處理一個單詞時考慮到整個文字序列中的其他單詞，從而更好地理解上下文。
2. 關鍵特點
  • 大規模資料訓練：使用大量的文字資料進行訓練，這些資料可能包括書籍、文章、網頁等。
  • 深度學習：利用深度神經網路來學習語言的複雜模式。
  • 自注意力機制：允許模型在處理文字時考慮到單詞之間的長距離依賴關係。
  • 預訓練和微調：通常先在大規模資料集上進行預訓練，然後在特定任務上進行微調。
3. 應用領域
  • 文字生成：自動生成文字，如文章、故事、對話等。
  • 語言翻譯：將一種語言的文字翻譯成另一種語言。
  • 文字摘要：生成文字的簡短摘要。
  • 情感分析：分析文字中的情感傾向。
  • 問答系統：回答使用者基於文字的問題。
  • 文字分類：將文字分類到預定義的類別中，如垃圾郵件檢測、新聞文章分類等。
4. 技術挑戰
  • 計算資源需求：訓練大型語言模型需要大量的計算資源和能源。
  • 資料偏見：訓練資料中的偏見可能會被模型學習並反映在其輸出中。
  • 解釋性：模型的決策過程往往是黑箱，難以解釋和理解。
5. 社會影響
  • 正面影響：提高自動化水平，增強資訊處理能力，輔助決策。
  • 負面影響：可能加劇資訊不對稱，誤用可能導致誤導或錯誤資訊的傳播。

大型語言模型是人工智慧領域的一個重要分支，它們的發展和應用正在不斷推動語言技術的進步，同時也帶來了新的挑戰和倫理問題。

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大型語言模型（Large Language Models，簡稱LLMs）的介紹

第一部分：理解語言模型

  • 大型語言模型簡介

    • 介紹大型語言模型的基礎知識。

  • Token和嵌入（Embeddings）

    • 討論語言模型中的Token概念和嵌入技術。

  • 深入大型語言模型

    • 解答“大型語言模型如何工作？”的問題。
第二部分：使用預訓練語言模型

  • 文字分類

    • 利用預訓練語言模型進行文字分類任務。

  • 文字聚類和主題建模

    • 介紹如何使用語言模型進行文字聚類和主題建模。

  • Prompt工程

    • 探討高階文字生成技術和工具。

  • 語義搜尋和檢索增強生成

    • 討論如何結合語義搜尋和檢索增強生成技術。

  • 多模態大型語言模型

    • 探討在多種用例中使用大型語言模型。
第三部分：訓練和微調語言模型

  • 建立文字嵌入模型

    • 介紹如何建立用於文字嵌入的模型。

  • 微調錶示模型進行分類

    • 探討如何微調錶示模型以進行文字分類。

  • 微調生成模型

    • 探索訓練和微調不同型別大型語言模型的多方面元件。


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構建大型語言模型（LLM）的三個主要階段

第一階段：準備與取樣
  • 構建大型語言模型（LLM）
    • 實施資料取樣。
    • 理解基本機制。
    • 包括以下步驟：
      1. 資料：構建用於進一步微調的基礎模型。
      2. 注意力機制：架構。
      3. LLM：語言模型。
      4. 預訓練：資料，以獲得基礎模型。
第二階段：預訓練與評估

  • 預訓練基礎模型

    • 預訓練LLM以建立一個基礎模型。
    • 包括以下步驟： 5. 訓練迴圈：基礎模型。 6. 模型評估：使用預訓練的權重。 7. 載入：預訓練的權重。

  • 微調預訓練的LLM

    • 微調預訓練的LLM以建立個人助手或聊天模型。
    • 包括以下步驟： 8. 微調：使用指令資料集。 9. 微調：使用帶類別標籤的資料集建立分類器。
第三階段：微調與分類
  • 微調基礎模型
    • 微調基礎模型以成為個人助手或文字分類器。
    • 包括以下步驟：
      • 微調後的模型可以用於建立個人助理或文字分類器。

包括從資料準備和模型架構的實現，到預訓練以建立基礎模型，再到微調基礎模型以適應特定應用的過程。


資料取樣

在構建大型語言模型（LLM）的過程中，資料取樣是一個關鍵步驟，它涉及到從大量可用資料中選擇代表性樣本以訓練模型。以下是一些常用的資料取樣方法：

  1. 簡單隨機取樣（Simple Random Sampling）：

    • 從資料集中隨機選擇樣本，每個樣本被選中的機率相等。

  2. 分層取樣（Stratified Sampling）：

    • 首先將資料分成幾個子集或層，然後從每一層中隨機選擇樣本，以確保每個子集在樣本中都有代表。

  3. 系統取樣（Systematic Sampling）：

    • 選擇一個隨機起點，然後按照固定的間隔選擇樣本。這種方法適用於資料集可以被排序的情況。

  4. 分層隨機取樣（Stratified Random Sampling）：

    • 結合了分層取樣和簡單隨機取樣的特點，先進行分層，然後在每個層內進行隨機取樣。

  5. 聚類取樣（Cluster Sampling）：

    • 將資料分成若干個群組，然後隨機選擇一些群組，並使用這些群組中的所有資料。

  6. 重要性取樣（Importance Sampling）：

    • 根據資料點的重要性（通常是預先定義的機率分佈）來選擇樣本，重要性高的樣本更有可能被選中。

  7. 分層重要性取樣（Stratified Importance Sampling）：

    • 結合了分層取樣和重要性取樣，先進行分層，然後在每一層內根據重要性進行取樣。

  8. 自助取樣（Bootstrap Sampling）：

    • 從資料集中隨機選擇樣本，並允許樣本被多次選中。這種方法透過有放回的抽樣來生成新的資料集。

  9. 平衡取樣（Balanced Sampling）：

    • 確保樣本中不同類別的資料點數量大致相等，這對於處理不平衡資料集特別有用。

  10. 合成取樣（Synthetic Sampling）：

    • 使用資料生成技術（如SMOTE）來建立合成樣本，這在處理少數類樣本不足時非常有用。

在實際應用中，選擇哪種取樣方法取決於資料的特性、模型的需求以及計算資源。有時，為了提高模型的泛化能力和效能，可能會結合使用多種取樣技術。

Token和嵌入（Embeddings）

在大型語言模型（LLM）中，"Token"和"嵌入（Embeddings）"是兩個核心概念，它們對於理解和處理自然語言至關重要。下面分別解釋這兩個概念：

Token

  1. 定義：

    • Token 是自然語言處理中的一個基本單元，通常是單詞、字元或子詞（wordpiece）。
    • 在文字處理中，原始文字首先被分割成一個個的Token，這些Token是模型處理和理解語言的基礎。

  2. 作用：

    • 標準化處理：將文字分割成Token有助於標準化輸入，使得模型能夠以統一的方式處理不同的文字。
    • 詞彙表構建：Token化是構建詞彙表的第一步，詞彙表是模型理解和生成語言的關鍵。

  3. Token化方法：

    • 基於空格的Token化：最簡單的方法，按照空格和標點符號將文字分割成單詞。
    • 基於規則的Token化：根據特定的語言規則進行Token化，例如，處理連字元、縮寫等。
    • 子詞Token化：如Byte Pair Encoding (BPE) 或 WordPiece，將單詞進一步分割成更小的單元，以更好地處理罕見詞和拼寫錯誤。
嵌入（Embeddings）

  1. 定義：

    • 嵌入 是一種將Token轉換為固定長度的向量表示的技術。
    • 這些向量捕捉了Token的語義和語法資訊，使得模型能夠理解和處理語言。

  2. 作用：

    • 語義資訊：嵌入向量能夠捕捉單詞的語義資訊，使得語義相近的單詞在向量空間中更接近。
    • 計算效率：將單詞轉換為固定長度的向量，便於模型處理和計算。

  3. 嵌入型別：

    • 詞嵌入（Word Embeddings）：最常見的型別，每個單詞對映到一個向量。
    • 字元嵌入（Character Embeddings）：將字元作為基本單元進行嵌入，有助於處理拼寫錯誤和罕見詞。
    • 上下文嵌入（Contextual Embeddings）：如BERT模型中的嵌入，考慮單詞的上下文資訊，每個單詞的嵌入向量可以根據不同上下文而變化。

  4. 訓練方法：

    • 預訓練：在大規模語料庫上預訓練嵌入，如Word2Vec、GloVe等。
    • 微調：在特定任務的資料集上進一步訓練預訓練的嵌入，以適應特定任務。

小結

Token 是文字處理的基本單元，而 嵌入 是將這些Token轉換為模型可以理解的數值表示。

這兩個概念是構建和訓練大型語言模型的基礎，對於模型的理解和生成能力至關重要。

透過Token化和嵌入，大型語言模型能夠更有效地處理和理解自然語言，從而在各種自然語言處理任務中表現出色。


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作者：Petter Liu
出處：http://www.cnblogs.com/wintersun/
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