大語言模型的文字資料處理技術

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大語言模型（LLM）的訓練仰賴大量的文字資料，然而模型本身無法直接處理原始文字。因此，需要一系列的技術將文字轉換成LLM可以理解的數值向量。這些技術包含分詞、詞嵌入、以及將詞彙轉換為向量等步驟。詞嵌入的維度選擇需要考量模型的效能和計算成本，較高的維度能捕捉更多語義資訊，但也需要更大的計算資源。在實務上，會根據特定任務和資料集選擇合適的嵌入模型，例如預訓練的Word2Vec或模型自生成的嵌入層。LLM的訓練通常分為預訓練和微調兩個階段，預訓練階段使用大量的未標記資料訓練基礎模型，而微調階段則使用標記資料針對特定任務進行模型最佳化。

處理文字資料

在開始實作和訓練 LLM 之前，需要準備訓練資料集。這包括將文字分割為詞彙和子詞彙令牌，使用 byte pair encoding 進行更高階的令牌化，以及使用滑動視窗方法進行樣本選取。最後，需要將令牌轉換為向量以輸入模型。

文字準備步驟

  1. 文字分割：將文字分割為詞彙和子詞彙令牌。
  2. Byte Pair Encoding：使用 byte pair encoding 進行更高階的令牌化。
  3. 樣本選取：使用滑動視窗方法進行樣本選取。
  4. 向量轉換：將令牌轉換為向量以輸入模型。

透過這些步驟，可以為 LLM 的預訓練和微調做好準備，從而實作對人類語言的理解和生成。

文字資料處理技術

在自然語言處理（NLP）中，文字資料的準備和表示是訓練大語言模型（LLM）的關鍵步驟。這涉及將文字拆分為個別的詞彙和子詞彙令牌（subword tokens），然後將其編碼為向量表示，以便於LLM的處理。在本章中，我們將探討高階的令牌化方案，例如 byte pair encoding（BPE），它被廣泛用於流行的LLM中，如GPT。此外，我們將實作一個取樣和資料載入策略，以產生訓練LLM所需的輸入-輸出配對。

2.1 詞彙嵌入的理解

深度神經網路模型，包括LLM，不能直接處理原始文字。由於文字是類別資料，因此與用於實作和訓練神經網路的數學運算不相容。因此，我們需要一種方法將詞彙表示為連續值向量。 注意：對向量和張量在計算環境中不熟悉的讀者，可以在附錄A的2.2節中瞭解更多。

將資料轉換為向量格式的概念通常被稱為嵌入。使用特定的神經網路層或其他預先訓練的神經網路模型，我們可以嵌入不同的資料型別，例如影片、音訊和文字，如圖2.2所示。然而，值得注意的是，不同的資料格式需要不同的嵌入模型。例如，為文字設計的嵌入模型不適合嵌入音訊或影片資料。

實作資料取樣管道

  1. 資料準備和取樣：這是第一步，涉及將原始資料轉換為適合LLM訓練的格式。
  2. 注意力機制：這是一種允許模型關注輸入序列不同部分的機制，從而可以更好地理解上下文關係。

建立LLM

階段1：基礎模型：這是LLM的第一個階段，涉及建立一個基礎模型，可以學習基本的語言結構和模式。

階段2和階段3：這兩個階段涉及在基礎模型上新增額外的層和機制，以提高模型的效能和能力，例如新增分類別器以進行特定任務的訓練。

在接下來的章節中，我們將更深入地探討LLM的具體實作細節，包括資料準備、模型架構和訓練策略。同時，我們也將探討LLM在實際應用中的挑戰和未來發展方向。

人工智慧助手的建立流程

在建立人工智慧助手的過程中，首先需要準備一個包含類別標籤的資料集。這個資料集將用於訓練模型，以便它能夠理解和區分不同的類別。

資料預處理和模型建立

  1. 資料取樣和基本機制理解：在開始訓練模型之前，需要對資料進行取樣和預處理，以確保資料的品質和一致性。此外，瞭解資料背後的基本機制對於建立一個有效的模型至關重要。

  2. 預訓練：預訓練是指在未標記的資料上對大語言模型（LLM）進行初步訓練，以獲得一個基礎模型。這個基礎模型將為後續的微調提供一個良好的起點。

  3. 微調：微調是指在預訓練的基礎上，使用標記的資料對模型進行進一步的訓練，以使其能夠執行特定的任務。根據需求，微調可以用於建立分類別模型或個人助手/聊天模型。

微調流程

  • 分類別模型微調：如果目的是建立一個能夠對輸入進行分類別的模型，那麼就需要使用標記的資料對預訓練的LLM進行微調。這個過程涉及調整模型的引數，以使其能夠有效地區分不同的類別。

  • 個人助手或聊天模型微調：如果目的是建立一個能夠與使用者進行交談的個人助手，那麼就需要使用適合的資料對預訓練的LLM進行微調。這個過程涉及教導模型如何生成與使用者輸入相關且有用的回應。

訓練流程

在實際的訓練流程中，需要根據具體的任務需求選擇適合的微調策略。這可能涉及選擇合適的最佳化演算法、學習率、批次大小等超引數，並根據驗證集的效能進行調整。

內容解密：

以上所述的人工智慧助手建立流程，涉及到多個關鍵步驟，包括資料取樣、預訓練、微調和最終的模型評估。每一步驟都對於建立一個高效且有效的人工智慧助手至關重要。透過對這些步驟的深入理解和實踐，可以發展出更先進的人工智慧技術，從而更好地服務於人類社會。

  flowchart TD
    A[資料取樣] --> B[預訓練]
    B --> C[微調]
    C --> D[模型評估]
    D --> E[佈署]

圖表翻譯：

此圖表示了人工智慧助手建立的基本流程。從左到右，首先是資料取樣，這是整個流程的基礎。接下來是預訓練，目的是獲得一個基礎模型。然後是微調，根據具體任務需求對模型進行調整。最後是模型評估和佈署，確保模型能夠在實際場景中發揮作用。每一步驟都非常重要，缺一不可。

深入理解詞嵌入（Word Embeddings）

詞嵌入是將離散物體，如詞彙、影像，甚至整個檔案，對映到連續向量空間的一種技術。詞嵌入的主要目的是將非數值資料轉換為神經網路可以處理的格式。詞嵌入是自然語言處理（NLP）中的一個基本概念，它使得電腦能夠理解和處理人類語言。

詞嵌入的型別

詞嵌入有多種型別，包括詞彙嵌入、句子嵌入、段落嵌入和檔案嵌入。詞彙嵌入是最常見的一種，主要用於將詞彙對映到向量空間中，以便神經網路可以處理。句子嵌入和段落嵌入則用於將句子或段落對映到向量空間中，常用於資訊檢索和生成任務。

Word2Vec

Word2Vec是一種早期且流行的詞嵌入演算法。它透過訓練神經網路來生成詞嵌入，根據這樣一個假設：出現在相似上下文中的詞彙往往具有相似的含義。因此，當將詞彙投影到二維向量空間中以進行視覺化時，相似的詞彙會聚集在一起，如圖2.3所示。

詞嵌入的維度

詞嵌入可以具有不同的維度，從1到數千不等。維度越高可能捕捉到更多細膩的關係，但也會增加計算成本。選擇適合的維度取決於具體的應用和效能要求。

內容解密：

上述內容介紹了詞嵌入的基本概念、型別和Word2Vec演算法。詞嵌入是NLP中的一個重要技術，使得電腦能夠理解和處理人類語言。透過選擇適合的詞嵌入演算法和維度，可以有效地提高NLP任務的效能。

import numpy as np

# 示例：使用Word2Vec生成詞嵌入
from gensim.models import Word2Vec

# 載入文字資料
sentences = [["this", "is", "a", "sentence"], ["this", "sentence", "is", "another"]]

# 訓練Word2Vec模型
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, min_count=1)

# 取得詞彙的向量表示
vector = model.wv["sentence"]

print(vector)

圖表翻譯：

此圖示了Word2Vec演算法生成的詞嵌入。圖中，相似的詞彙聚集在一起，展示了Word2Vec捕捉詞彙間語義關係的能力。

  graph TD
    A[Word2Vec] --> B[訓練神經網路]
    B --> C[生成詞嵌入]
    C --> D[視覺化]
    D --> E[展示詞彙關係]

此圖表展示了Word2Vec演算法的基本流程，從訓練神經網路到生成詞嵌入，最終到視覺化展示詞彙間的關係。

深度學習模型的資料前處理

深度學習模型無法直接處理原始的影片、音訊和文字資料，因此需要使用嵌入模型（embedding model）將這些原始資料轉換為密集的向量表示。這個過程使得深度學習架構能夠輕鬆理解和處理這些資料。

嵌入模型的作用

嵌入模型的主要功能是將原始輸入資料轉換為向量表示。這個向量表示可以被深度學習模型理解和處理。例如，影片嵌入模型可以將影片轉換為一個三維數值向量，音訊嵌入模型可以將音訊轉換為一個二維數值向量，文字嵌入模型可以將文字轉換為一個高維數值向量。

嵌入模型的型別

根據輸入資料的型別，嵌入模型可以分為影片嵌入模型、音訊嵌入模型和文字嵌入模型。每種嵌入模型都有其特定的結構和引數，以適應不同型別的輸入資料。

嵌入向量的生成

嵌入模型生成的向量表示可以用於深度學習模型的輸入。這些向量表示可以被用於各種任務，例如分類別、迴歸和聚類別等。例如，影片嵌入向量可以用於影片分類別，音訊嵌入向量可以用於音訊分類別，文字嵌入向量可以用於文字分類別。

內容解密：

上述的嵌入模型和嵌入向量是如何生成的？實際上，嵌入模型是一種神經網路結構，它可以學習輸入資料的模式和結構，並將其轉換為一個緊湊的向量表示。這個過程涉及到多個層次的神經網路單元和啟用函式，以提取輸入資料的特徵和模式。生成的向量表示可以用於各種深度學習任務，例如分類別、迴歸和聚類別等。

  graph LR
    A[原始輸入資料] --> B[嵌入模型]
    B --> C[向量表示]
    C --> D[深度學習模型]
    D --> E[輸出結果]

圖表翻譯：

上述的流程圖表明了嵌入模型和深度學習模型之間的關係。原始輸入資料首先被轉換為向量表示，然後被輸入到深度學習模型中以生成輸出結果。這個過程涉及到多個層次的神經網路單元和啟用函式，以提取輸入資料的特徵和模式。

文字資料處理

在自然語言處理中，文字資料是最基本的輸入形式。然而，機器學習模型無法直接處理文字資料，因此需要將其轉換為數值向量。這個過程稱為嵌入（embedding）。嵌入的目的是將高維度的文字資料對映到低維度的空間中，以便於模型的訓練和推理。

嵌入層

大語言模型（LLM）通常會產生自己的嵌入層，這些嵌入層是模型的一部分，並在訓練過程中更新。這種方法的優點是嵌入層可以根據具體任務和資料進行最佳化。相比之下，預先訓練的Word2Vec模型雖然可以提供良好的嵌入，但可能不適合特定的任務或資料。

高維度嵌入

高維度嵌入對於視覺化提出了一個挑戰，因為人類的感知和圖形表示通常限制在三維或以下。然而，在LLM中，我們通常使用更高維度的嵌入。例如，GPT-2和GPT-3模型的嵌入大小（也稱為模型的隱藏狀態維度）會根據具體模型變體和大小而有所不同。這是一個效能和效率之間的折衷。

文字預處理

要使用LLM，需要對文字資料進行預處理，包括分詞、轉換為令牌和轉換為嵌入向量。這些步驟對於準確地表示文字資料至關重要。

步驟1：分詞

分詞是指將文字分成單個詞彙或子詞彙的過程。這個步驟對於後續的嵌入生成至關重要。

步驟2：轉換為令牌

令牌是指文字中的單個單位，可以是詞彙、子詞彙或字元。轉換為令牌是指將分詞結果轉換為令牌序列的過程。

步驟3：轉換為嵌入向量

嵌入向量是指將令牌轉換為數值向量的過程。這個過程使用預先訓練的嵌入層或模型自己生成的嵌入層來完成。

示例

下面是一個簡單的示例，展示瞭如何將文字資料轉換為嵌入向量：

import numpy as np

# 定義一個簡單的嵌入層
embedding_layer = np.random.rand(10, 128)

# 定義一些示例文字
text_data = ["eagle", "duck", "goose", "squirrel", "long", "longer", "longest"]

# 將文字轉換為令牌
tokens = [word for word in text_data]

# 將令牌轉換為嵌入向量
embedding_vectors = [embedding_layer[i] for i in range(len(tokens))]

# 列印嵌入向量
for vector in embedding_vectors:
    print(vector)

這個示例使用了一個簡單的隨機嵌入層來將文字資料轉換為嵌入向量。在實際應用中，需要使用預先訓練的嵌入層或模型自己生成的嵌入層來完成這個過程。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[文字資料] --> B[分詞]
    B --> C[轉換為令牌]
    C --> D[轉換為嵌入向量]
    D --> E[輸出嵌入向量]

這個圖表展示了文字資料轉換為嵌入向量的過程。首先，文字資料被分成單個詞彙或子詞彙。然後，分詞結果被轉換為令牌序列。最後，令牌序列被轉換為數值向量，即嵌入向量。

文字預處理：分詞技術

在自然語言處理（NLP）中，分詞是指將輸入文字分解為個別單位或符號的過程，這些單位被稱為「token」。這一步驟對於建立大語言模型（LLM）的嵌入至關重要。Token可以是單個詞彙、標點符號或特殊字元。

分詞示例

讓我們以一篇短篇故事「The Verdict」為例，該故事由玄貓撰寫並釋出在公共領域。這篇故事可以從維基百科（https://en.wikipedia.org/wiki/The_Verdict）上複製並貼上到一個文字檔案中，例如「the-verdict.txt」。或者，你也可以在這本章的GitHub儲存函式庫中找到這個檔案。

分詞過程

當我們對「The Verdict」進行分詞時，我們會將文字分解為個別的單詞和標點符號。例如，句子「This is an example。」會被分解為以下token：

  • This
  • is
  • an
  • example
  • 。

嵌入建立

在分詞之後，我們就可以為每個token建立嵌入了。嵌入是一種數值表示，捕捉了token的語義意義。在大語言模型中，這些嵌入被用於輸入模型，從而生成文字。

嵌入視覺化

如果嵌入是二維的，我們可以將其繪製在二維散點圖中，以便視覺化。例如，使用Word2Vec等詞嵌入技術，相似的概念對應的詞彙往往在嵌入空間中相距較近。如圖2.3所示，不同型別的鳥類別在嵌入空間中相距較近，而國家和城市則相距較遠。

圖表翻譯：

圖2.3展示了使用Word2Vec建立的二維詞嵌入。從圖中可以看出，相似的概念（如不同型別的鳥類別）在嵌入空間中相距較近，而不同的概念（如國家和城市）則相距較遠。這種視覺化有助於我們理解詞嵌入的語義意義。

程式碼實作

以下是使用Python實作分詞和嵌入建立的簡單示例：

import numpy as np

# 輸入文字
input_text = "This is an example."

# 分詞
tokens = input_text.split()

# 建立嵌入
embeddings = np.random.rand(len(tokens), 128)  # 128維嵌入

# 嵌入視覺化
import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(embeddings[:, 0], embeddings[:, 1])
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Token Embeddings')
plt.show()

內容解密：

上述程式碼首先將輸入文字分解為個別token，然後為每個token建立一個128維的隨機嵌入。最後，使用matplotlib將這些嵌入繪製在二維散點圖中。這個簡單的示例展示瞭如何將文字分詞並建立嵌入，但在實際應用中，我們會使用更複雜的模型和技術來生成高品質的嵌入。

文字分割與Token化

文字分割是自然語言處理（NLP）中的一個基本步驟，涉及將原始文字分割成個別的單位，稱為Token。這些Token可以是單詞、標點符號或其他特殊字元。在本文中，我們將探討如何使用Python進行文字分割，並瞭解其在大語言模型（LLM）中的重要性。

文字分割的概念

文字分割是指將原始文字分割成個別的Token，以便於後續的處理和分析。在LLM中，文字分割是一個至關重要的步驟，因為它直接影響著模型的效能和準確性。一個好的文字分割演算法可以幫助模型更好地理解文字的含義和結構。

使用Python進行文字分割

Python提供了多種方法來進行文字分割，包括使用正規表示式和預建的Token化函式庫。在這裡，我們將使用正規表示式來示範如何進行文字分割。

import re

text = "Hello, world. This, is a test."
result = re.split(r'(\s)', text)
print(result)

這段程式碼使用re.split函式來分割文字，將空白字元作為分隔符。結果是一個包含個別Token的列表。

LLM中的文字分割

在LLM中，文字分割是一個非常重要的步驟。LLM需要將大量的文字資料分割成個別的Token，以便於模型的訓練和預測。一個好的文字分割演算法可以幫助模型更好地理解文字的含義和結構，從而提高模型的效能和準確性。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[原始文字] --> B[文字分割]
    B --> C[Token化]
    C --> D[LLM訓練]
    D --> E[模型預測]

這個圖表展示了文字分割在LLM中的作用。原始文字首先被分割成個別的Token，然後這些Token被用於LLM的訓練和預測。

從技術架構視角來看，準備文字資料是訓練大語言模型（LLM）的基本。本文深入探討了從文字分割、分詞、Token化到向量嵌入的完整流程，並解析了不同階段的技術細節與考量。其中，詞嵌入技術的選型及維度設定至關重要，需權衡模型捕捉語義資訊的能力與計算成本。此外，預訓練模型的選擇與微調策略也將顯著影響最終模型的效能。目前，雖然高維度嵌入難以視覺化，但其在LLM中展現了優異的效能。玄貓認為，隨著技術的發展，更高效的嵌入技術和更具解釋性的模型將成為未來研究的重點。對於開發者而言，深入理解文字預處理的每個環節，並根據特定任務需求選擇合適的技術方案，才能最大程度地發揮LLM的潛力。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。