深度學習技術的進步推動了自然語言處理領域的快速發展，其中 Transformer 模型架構和 PyTorch 深度學習框架的結合，為語言模型預測和文字生成提供了強大的工具。本文將深入探討如何利用 PyTorch 和 Transformer 模型實作這些任務，並涵蓋從輸入處理到模型預測和輸出解碼的完整流程。同時，文章也將探討不同的文字生成策略，例如貪婪解碼、束搜尋和核抽樣，以及如何透過溫度引數、Top-K 和 Top-p 等方法控制生成文字的品質和多樣性。此外，文章還將分析 Transformer 模型的零次學習能力，並簡要介紹其核心架構，包括 Encoder-Decoder 結構、自注意力機制等。
內容解密：
在這個例子中，我們使用了 PyTorch 和 Transformers 進行語言模型預測。首先，我們需要將輸入的 prompt 轉換為 PyTorch tensor，然後將其傳入模型中進行預測。模型的輸出是一個 logits 的 tensor，我們需要將其轉換為機率才能獲得最可能的下一個 token。最後，我們將最可能的下一個 token 解碼為文字。
圖表翻譯：
graph LR
A[輸入 prompt] --> B[轉換為 PyTorch tensor]
B --> C[傳入模型中進行預測]
C --> D[獲得模型的輸出]
D --> E[轉換為機率]
E --> F[獲得最可能的下一個 token]
F --> G[解碼為文字]
轉換Logits為機率
在深度學習中，logits是模型輸出的原始分數，然而這些分數並不直接代表機率。為了更好地理解模型對每個預測的信心程度，我們需要將logits轉換為機率。這正是softmax()函式的作用。
Softmax()函式
softmax()是一種常用的啟用函式，尤其是在多分類別問題中。它可以將輸入的logits轉換為一個機率分佈，使得所有輸出的機率之和等於1。這使得我們可以直觀地看出模型對每個類別的信心程度。
實作轉換
以下是使用PyTorch實作logits轉換為機率的示例：
import torch
# 假設final_logits是模型的輸出
final_logits = torch.tensor([1.2, 2.3, 3.1, 4.5, 5.6])
# 使用softmax()函式轉換logits為機率
probabilities = torch.softmax(final_logits, dim=0)
print(probabilities)
這將輸出一個張量，其中每個元素代表了相應類別的機率。
顯示前10個最可能的token及其機率
要顯示前10個最可能的token及其機率，可以使用torch.topk()函式結合softmax()函式：
top10 = torch.topk(torch.softmax(final_logits, dim=0), 10)
for value, index in zip(top10.values, top10.indices):
print(f"{tokenizer.decode(index):<10} {value.item():.2%}")
這將輸出前10個最可能的token及其對應的機率，以百分比形式顯示。
示例輸出
假設final_logits是模型的輸出，tokenizer是用於將索引轉換為token的工具，則上述程式碼可能輸出如下：
night 88.71%
evening 6.23%
day 2.56%
morning 1.42%
winter 0.83%
afternoon 0.45%
Saturday 0.23%
Sunday 0.17%
Friday 0.12%
October 0.08%
這表明模型對於第一個token（夜晚）的信心程度最高，達到88.71%。
自然語言生成與模型預測
當我們探索自然語言生成的世界時，瞭解模型如何預測下一個詞彙是非常重要的。讓我們透過一個實驗來看看如何改變輸入字串中的幾個詞彙，然後觀察模型的預測如何改變。
詞彙預測實驗
假設我們有一個輸入字串「在一個dark和stormy的夜晚」，我們可以嘗試改變其中的形容詞（例如「dark」和「stormy」），看看模型的預測如何改變。例如，如果我們改變「dark」為「light」，模型的預測是否仍然是「night」？機率如何改變？
輸入字串變化
嘗試使用不同的輸入字串，分析模型的預測如何改變。你是否同意模型的預測？這種實驗可以幫助我們瞭解模型如何處理不同的輸入，並且如何根據輸入字串的變化調整其預測。
文法與模型預測
如果提供一個不符合文法規則的字串，模型如何處理它？檢視頂級預測的機率，可以發現模型如何應對不符合文法規則的輸入。
文字生成
一旦我們知道如何獲得模型對下一個詞彙的預測，就可以輕鬆地透過將模型的預測反饋給自己來生成文字。這個過程可以透過呼叫模型、生成新的token ID、將其新增到列表中，然後再次呼叫函式來實作。為了使生成多個詞彙更加方便，transformers的自迴歸模型具有理想的generate()方法。讓我們探索一個例子：
output_ids = model.generate(input_ids, max_new_tokens=20)
decoded_text = tokenizer.decode(output_ids[0])
這段程式碼展示瞭如何使用模型生成新的文字，指定最大新token數量為20，然後解碼生成的token ID以獲得最終的文字輸出。
內容解密：
在上述程式碼中，model.generate()函式被用來生成新的文字。這個函式接受輸入ID和最大新token數量作為引數。生成的token ID被儲存在output_ids變數中，然後使用tokenizer.decode()函式解碼以獲得最終的文字輸出。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[輸入字串] --> B[模型預測]
B --> C[生成新的token ID]
C --> D[新增到列表中]
D --> E[呼叫模型]
E --> F[生成文字]
這個流程圖展示了文字生成的過程，從輸入字串到模型預測、生成新的token ID、新增到列表中、呼叫模型，最終生成文字。
什麼是語言模型？
語言模型是一種人工智慧模型，旨在根據給定的輸入序列預測下一個單詞或字元。它們被廣泛用於自然語言處理任務中，例如文字生成、翻譯和問答系統。
如何進行文字生成？
文字生成是透過語言模型實作的，模型根據給定的輸入序列預測下一個單詞或字元。這個過程可以使用不同的策略，例如貪婪解碼、束搜尋和核抽樣。
貪婪解碼的優缺點
貪婪解碼是一種簡單的文字生成策略，選擇最可能的下一個單詞或字元。然而，它可能會導致次優解，因為它只考慮了當前的單詞或字元，而沒有考慮整個序列的機率。
束搜尋的優缺點
束搜尋是一種更複雜的文字生成策略，考慮了多個可能的下一個單詞或字元，並選擇最可能的序列。它可以產生更好的結果，但計算成本更高。
核抽樣的優缺點
核抽樣是一種根據機率的文字生成策略，根據單詞或字元的機率分佈選擇下一個單詞或字元。它可以產生更多樣化和創新的文字，但可能會導致不太可能的單詞或字元被選擇。
文字生成的挑戰
文字生成面臨著多個挑戰，包括重複性、可讀性和語法正確性。為了克服這些挑戰，需要使用不同的策略和技術，例如束搜尋、核抽樣和重複懲罰。
圖表翻譯：
此圖表示了文字生成的流程。輸入序列首先被輸入到語言模型中，然後語言模型預測下一個單詞或字元。接下來，可以使用不同的策略，例如貪婪解碼、束搜尋和核抽樣，來產生文字。最終，產生的文字被輸出。
語言模型生成文字的控制方法
語言模型可以透過多種方法來控制生成文字的內容和風格。以下是幾種常見的控制方法：
1. 溫度引數（Temperature）
溫度引數可以控制語言模型生成文字的隨機性。溫度越高，生成文字的隨機性越大；溫度越低，生成文字的隨機性越小。當溫度為 0 時，語言模型會生成最可能的文字；當溫度為 1 時，語言模型會生成隨機的文字。
2. Top-K 取樣（Top-K Sampling）
Top-K 取樣是一種簡單的取樣方法，透過選擇 K 個最可能的下一個 token 來生成文字。這種方法可以控制生成文字的多樣性和相關性。
3. Top-p 取樣（Top-p Sampling）
Top-p 取樣是一種更先進的取樣方法，透過選擇所有累積機率超過給定值的 token 來生成文字。這種方法可以控制生成文字的多樣性和相關性，並且可以避免 Top-K 取樣中出現的低機率 token 問題。
實驗結果
以下是使用不同控制方法生成的文字示例：
- 溫度引數為 0.4 時，生成的文字是：「It was a dark and stormy night in 1878. The only light was the moon, and the only sound was the distant roar of the thunder.」
- 溫度引數為 0.001 時，生成的文字是：「It was a dark and stormy night. The sky was dark and the wind was howling. The rain was pouring down and the lightning was flashing.」
- 溫度引數為 3.0 時，生成的文字是：「It was a dark and stormy 清晨一步 女人們都 BL 咻任何時候…」
- Top-K 取樣（K=5）時，生成的文字是：「It was a dark and stormy night in New York. The city was on the brink of a violent storm. The sky above was painted with a mix of bright red and orange.」
- Top-p 取樣（p=0.94）時，生成的文字是：「It was a dark and stormy night…」（未給出完整文字）
2.4Transformer模型的應用：零拍率通用化
Transformer模型在自然語言處理領域具有廣泛的應用，包括文字生成、語言翻譯、文字分類別等。其中，零拍率通用化（Zero-Shot Generalization）是Transformer模型的一個重要特性，指的是模型可以在未經過訓練的情況下完成特定任務。
2.4.1 文字生成
文字生成是Transformer模型的一個基本應用。透過輸入一個提示（prompt），模型可以生成一段相關的文字。例如，輸入「Translate the following sentence from English to French: The cat sat on the mat.」，模型可以生成「Le chat était assis sur le tapis」。
2.4.2 文字分類別
文字分類別是另一一個重要的應用。透過輸入一段文字，模型可以預測其情感（sentiment）為正面或負面。例如，輸入一篇電影評論，模型可以預測其情感為正面或負面。
2.4.3 零拍率通用化
零拍率通用化是指模型可以在未經過訓練的情況下完成特定任務。例如，使用一個預訓練的模型來完成一個新的任務，而不需要額外的訓練資料。
實驗
以下是一個簡單的實驗，使用Transformer模型來完成文字分類別任務。
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
# 載入預訓練模型和tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
# 定義一個函式來預測情感
def score(review):
prompt = f"""Question: Is the following review positive or negative about the movie?
Review: {review} Answer:"""
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids
final_logits = model(input_ids).logits[0, -1]
return torch.argmax(final_logits)
# 測試模型
review = "I love this movie!"
print(score(review)) # Output: 1 (正面)
圖表翻譯：
graph LR
A[文字生成] --> B[語言翻譯]
B --> C[文字分類別]
C --> D[零拍率通用化]
D --> E[預測情感]
E --> F[輸出結果]
內容解密：
上述程式碼使用了預訓練的BERT模型和tokenizer來完成文字分類別任務。首先，定義了一個函式score來預測情感，然後使用這個函式來測試模型。輸入一篇電影評論，模型可以預測其情感為正面或負面。這個實驗展示了Transformer模型在自然語言處理領域的強大能力。
Transformer 架構與零次學習
Transformer 模型是一種根據注意力機制的神經網路架構，廣泛應用於自然語言處理任務。近年來，Transformer 模型的零次學習（zero-shot learning）能力引起了廣泛關注。零次學習是指模型在未經過任何訓練或微調的情況下，直接對新任務進行預測。
零次學習示例
以下是一個簡單的零次學習示例：
if final_logits[6785] > final_logits[8225]:
print("Positive")
else:
print("Negative")
在這個示例中，我們使用了一個預訓練好的語言模型，直接對輸入文字進行預測，無需任何額外的訓練或微調。
少次學習
除了零次學習，Transformer 模型還可以進行少次學習（few-shot learning）。少次學習是指模型在經過少量的訓練或微調後，對新任務進行預測。以下是一個簡單的少次學習示例：
prompt = """\
Translate English to Spanish:
English: I do not speak Spanish.
Spanish: No hablo español.
English: See you later!
Spanish: ¡Hasta luego!
English: Where is a good restaurant?
Spanish: ¿Dónde hay un buen restaurante?
English: What rooms do you have available?
Spanish: ¿Qué habitaciones tiene disponibles?
English: I like soccer
Spanish:"""
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids
output = model.generate(
inputs,
max_new_tokens=10,
)
print(tokenizer.decode(output[0]))
在這個示例中，我們提供了幾個英語到西班牙語的翻譯範例，然後要求模型生成更多的翻譯文字。
Transformer Block
Transformer 模型的架構可以分為多個 Transformer Block，每個 Block 包含了自注意力機制、前向神經網路和層歸一化等元件。以下是 Transformer Block 的架構圖：
圖表翻譯：
Transformer Block 的架構圖展示了模型的高階結構，包括自注意力機制、前向神經網路和層歸一化等元件。這些元件共同作用，實作了模型對輸入文字的編碼和解碼。
轉換器模型基礎
轉換器模型是一種深度學習架構，適用於各種自然語言處理任務。其核心組成部分包括標記化、輸入標記嵌入、位置編碼、轉換器塊、自注意力機制、前向神經網路和預測層。
標記化
輸入文字被分解為個別標記，每個標記都有一個對應的ID，用於索引標記嵌入。
輸入標記嵌入
標記被表示為向量，稱為嵌入，這些嵌入捕捉每個標記的基本資訊。在訓練過程中，模型學習如何將每個標記對映到其對應的嵌入。
位置編碼
轉換器模型沒有順序的概念，因此需要用位置編碼豐富標記嵌入。這種編碼是一組向量，編碼每個標記在輸入序列中的位置，允許模型根據標記在序列中的位置區分它們。
轉換器塊
轉換器塊是轉換器模型的核心。它由兩個主要元件組成：自注意力機制和前向神經網路。自注意力機制允許模型根據整個序列的上下文對每個標記進行加權，而前向神經網路進一步細化輸入序列的表示。
自注意力機制
自注意力機制是轉換器模型的關鍵部分，它使模型能夠處理長距離依賴關係和複雜的詞之間關係。透過計算每對標記之間的注意力權重，模型可以理解輸入序列中詞之間的關係。
前向神經網路
自注意力輸出被傳遞給前向神經網路，進一步細化輸入序列的表示。
預測
最後一層處理最終表示以產生任務特定的輸出。在文字生成任務中，這涉及將上下文嵌入對映到語彙空間，然後進行softmax運算。
轉換器模型家族
最初的轉換器論文引入了一種更複雜的架構，稱為編碼器-解碼器架構。雖然這種架構曾經很流行，但它已經被更簡單的解碼器基礎架構所取代。轉換器模型的演變包括了各種不同的變體，例如BERT和RoBERTa，它們已經在多個任務中取得了最先進的成績。
序列到序列任務
轉換器論文最初關注機器翻譯作為示例序列到序列任務。透過展示比當時最先進的方法（如LSTM和GRU）更好的結果，轉換器模型在自然語言處理領域引起了廣泛關注。其優異的效能、穩定的訓練和易於擴充套件使得轉換器模型迅速被應用於多個任務中。
轉換器模型在不同任務中的應用
轉換器模型已經被成功應用於多個自然語言處理任務，包括但不限於文字生成、文字分類別、問答系統和語言翻譯。其能力使其成為各種應用中的首選模型。
圖表翻譯：
graph LR
A[輸入文字] --> B[標記化]
B --> C[輸入標記嵌入]
C --> D[位置編碼]
D --> E[轉換器塊]
E --> F[自注意力機制]
F --> G[前向神經網路]
G --> H[預測]
此圖表展示了轉換器模型的基本架構，從輸入文字到預測輸出的過程。每個步驟都對應於轉換器模型中的一個元件，從標記化和嵌入到自注意力機制和前向神經網路，再到最終的預測層。
Transformer模型簡介
Transformer模型是一種深度學習模型，於2017年提出，主要用於自然語言處理（NLP）任務。它的主要特點是使用自注意力機制（Self-Attention）來處理輸入序列，從而可以更好地捕捉長距離依賴關係。
Encoder-Decoder架構
Transformer模型通常採用Encoder-Decoder架構。Encoder負責將輸入序列轉換為一系列向量，而Decoder則負責根據這些向量生成輸出序列。這種架構非常適合序列到序列的任務，如翻譯、摘要等。
自注意力機制
自注意力機制是Transformer模型的核心部分。它允許模型關注輸入序列中的不同位置，以捕捉長距離依賴關係。自注意力機制可以同時考慮多個位置的資訊，從而可以更好地理解輸入序列的語義。
從技術架構視角來看，本文深入淺出地介紹了Transformer模型的核心概念和應用，涵蓋了從 logits 轉換為機率、文字生成流程、模型架構到零次學習的應用等關鍵技術。分析了貪婪解碼、束搜尋和核抽樣等不同文字生成策略的優缺點，並闡述了溫度引數、Top-K 與 Top-p 取樣等控制文字生成的方法，展現了 Transformer 模型在自然語言處理任務中的靈活性。然而，文章並未深入探討不同控制方法對生成文字品質和多樣性的影響，也缺乏更具體的效能資料對比。展望未來，Transformer 模型的輕量化和更高效的訓練方法將是重要的研究方向，以降低其計算成本並提升應用範圍。對於想要深入瞭解並應用 Transformer 模型的開發者，建議進一步研究不同控制方法的引數調整策略，並結合實際應用場景進行實驗和調優，以達到最佳的生成效果。
