了解了這一點，GPT模子的最初一層就十分簡單了解了電腦英文單詞輸入
了解了這一點，GPT模子的最初一層就十分簡單了解了電腦英文單詞輸入。在最初一層之前，推理的工具是以向量情勢表征的語義，輸出的是代表語義的一個“恍惚”的向量條記本電腦高溫降頻。此處“恍惚”指的是，這一貫量大概其實不合錯誤應任何一個已知的詞。
這類會發生甚么成績？能夠經由過程一個簡樸的例子來考慮：在英語中，a和an是完整同質的詞，而a和abnormal則是差別極大的詞。假如根據上述編碼方法，a能夠會被付與數值1，abnormal會被付與數值2，an會被賦值付與數值123，這個時分我們能夠會發明a和abnormal仿佛在數值上愈加接近，而a和an這兩個同質的詞卻隔得十分遠。這時候簡單想到要增加一條性子，來確保數字化后的數值與詞義之間的聯系關系：
和大部門人一樣，我對天然言語處置和言語模子的理解從ChatGPT開端。也和大部門人一樣，第一次打仗就被ChatGPT的才能所震動 —— 硅基智能的確做到了了解人類的言語。
性子二：詞義附近詞需求有附近的量化值；詞義不附近的詞量化值需求只管“闊別”。
今朝為止，我們曾經找到了能夠用于表達詞義的數字化情勢——向量，也曉得了一個好的編碼方法該當滿意的性子。怎樣設想一套辦法，來完成我們所希冀的編碼，就成了最初的成績。
embedding這個詞直譯為中文是：嵌入，這是讓人頭禿的兩個字——啥是嵌入？嵌入了啥？跟天然言語又有啥干系？
因而我們需求一個的數字形狀，很天然會想到利用向量——關于每個詞電腦產物圖，我們能夠表達為一組數，而非一個數；如許一來，就可以夠在差別的維度上界說遠近，詞與詞之間龐大的干系便能在這一高維的空間中獲得表達——這，就是embedding，它的意義也就不言自清楚明了。“嵌入”這個名字太蹩腳了，不如叫它“詞義向量”吧；而詞義向量所處的空間，能夠稱為“詞義空間”。
素質上是由于Word2Vec并沒有測驗考試去了解句子內的語義。因而關于完整不異的高低文，差別的中間詞的詞義類似性是簡單捕獲的；當詞義向量的聚類逐步構成，由近義詞組成的高低文，也必然水平上可以標識表記標幟詞義附近的中間詞。但人類的言語構造十分龐大，當不異語義經由過程差別句式、語態、修辭停止表達時，某些近義詞對的干系就會能夠被深埋。
它是一個有才能了解句子的模子。假如說此前會商的Word2Vec這類構建詞義向量的模子是教計較機“認字”的歷程，那末GPT模子的鍛煉，則是一個“認字”+“背書”的歷程。教師最初只考書背的好欠好電腦英文單詞輸入，但為了把書背好，GPT也被動地強化了其認字才能。
這篇文章把我關于言語模子中embedding的了解都引見完了，但embedding 還不止這些。
滿意性子一的辦法十分簡單設想，比方：起首窮舉出人類一切的筆墨或詞組——這個匯合肯定是有限集，比方漢字有10萬個，辭海收錄的詞大要60萬個，字母有26個，英語單詞數小于100萬個———由因而有限集電腦英文單詞輸入，我們能夠給每個詞分派一個牢固的數字。
兩個句子都在形貌一個女性深夜仍在瀏覽，差遣她的是對常識的無盡盼望，兩句話也存在十分多意義附近的詞對，在不了解語義的狀況下，這些詞對之間的類似性是難以被辨識的。
背后的邏輯不言自明：一詞大都，或是多詞一數，城市增長計較機了解言語的難度，這類難度就好像多音字或是多義詞給人類釀成的艱難，雖然人類的聰慧讓我們能夠克制這些停滯，但關于仍舊處于培養智能階段的計較機，為它低落一些難度明顯是須要的。
GPT的例子想一想實在很風趣電腦產物圖，普通的工程思想是將大的成績拆成多個小的成績然后一個一個處理，正如文中開端說的那句：
這兩句話有著十分強的同質性，但假如關于字/詞的編碼不契合性子二，這就會使得以上兩句話的序列特性會有十分大的差別。以下的例子大概充足直觀：
上面的例子中固然提到了字典編碼數值和詞義，卻未能注釋為何數值和詞義該當聯系關系——基于直覺的考慮會以為這一點是明顯的，但恍惚的明顯簡單埋葬值得被明晰梳理的邏輯。我可以想到的緣故原由有兩個：
當用一個標量來暗示一個詞時，詞和詞之間的干系只能基于兩個標量間的差值獲得，從而只要“遠”和“近”兩種形態；但實踐狀況多是：兩個詞只在某些維度上靠近。“Love”和“Passion”靠近的處所是：感情濃度，都暗示存在激烈的感情，可是在感情顏色方面——也就是悲觀仍是主動——passion具有愈加中性的顏色，因而一樣具有濃郁感情的“Rage”也與“Passion”附近，可是“Rage”的感情顏色倒是悲觀的。
起首是要可以包括一切詞義的差別維度，需求維度數目一定是極高的，而要對詞義停止這么精密的切分，就十分艱難，其次即便切分出來了，要將每一個詞差別維度的意義付與有用的數值，哪怕是資深的言語學家生怕也會難以感應順手。明天各人所熟知的言語模子中，并沒有一個是用這一方法對詞停止向量化的。可是這個思惟計劃倒是故意義的，詞義向量的差別維度之于計較機，就好像上面我們枚舉的維度——詞性、數目、工夫、空間等等——之于人類。
一切的緊縮條記本電腦高溫降頻，大致都能被歸納綜合在以下框架內：提取共性，保存本性，過濾噪聲。帶著這個視角去看，就愈加簡單熟悉到性子二的須要性。差別詞所編碼的數值，能否基于詞義自己的類似性構成高辨別度的聚類，會間接影響到言語模子關于輸入數據的緊縮服從。
關于神經收集模子，每個節點電腦英文單詞輸入、每層都必需是持續的，不然便難以估計梯度從而沒法使用反向傳布算法。這兩個究竟放在一同能夠會呈現的狀況是：詞的量化值能夠局部是整數，可是言語模子的輸出沒必要然。比方當模子輸出1.5，詞表只界說了1和2，這時候該怎樣處置呢？
圖象能夠有embedding，句子和段落也能夠有embedding——素質都是經由過程一組數來表達意義。段落的embedding能夠作為基于語義搜刮的高效索引，AI繪畫手藝的背后，有著這兩種embedding的互動——將來假如有一個大一統的多模態模子，embedding一定是此中的基石和橋梁。
attention機制之以是主要和洽用，緣故原由之一是能夠有用協助詞義向量（embedding）聚類。
純構建的方法不成行，明天我們也曾經曉得了一套有用的處理法子：神經收集加大數據暴力出奇觀。這套范式的來源因而：Word2Vec。明天言語模子，無一不是基于詞義向量，而詞義向量真正開端有用，恰是從Word2Vec開端。
嵌入的表現情勢是一組具有牢固長度的數組，大概叫做向量，但它終究是甚么？為何需求它？它在計較機了解天然言語的過程當中飾演的是如何的腳色呢？
文章是一個外行人經由過程專業的研討和碎片的考慮所完成，錯誤的地方難以免，歡送專業的研討職員斧正。
明天轉頭看條記本電腦高溫降頻，這個事情從一開端就必定了勝利：道理上，是基于普遍承受的“Distribution Hypothesis”；辦法上，利用了擬合才能壯大的神經收集模子；最主要的，數據要幾有幾。
因而，全部模子最初需求再做一個揣測電腦產物圖，基于這個“恍惚”的向量所包羅的語義信息，在詞表中尋覓最契合這些特性的詞，來作為真實的輸出。在transformer中，最初的輸出是一個幾率散布，暗示每個詞婚配這一“恍惚”向量的幾率。
一個比力簡單想到的辦法是，令詞義的差別維度和向量差別維度停止聯系關系。比方，對詞義的維度停止片面的拆分：名詞性、動詞性、描述詞性、數目特性、人物、自動、被動、感情顏色、感情強度、空間高低、空間前后、空間表里、色彩特性……只需維度的數目充足多，必然是能夠把詞義所包羅的信息全都包括在內；一旦我們給出每個維度的界說，就可以夠給出每一個詞在響應維度上的數值，從而完成詞的向量化，而且完善方單合以上給出的兩點性子。但這個看似可行的設想，其實不具有可完成性。
在這篇文章中，我其實不試圖去注釋ChatGPT的統統，而是將從道理動身，考慮計較機了解言語的樞紐要素，這些考慮落到了一個詳細的切入點——embedding——一個第一眼難以了解但極其樞紐的工具。
這句話換一種說法又能夠表述為：高低文類似的詞在詞義上也必然存在類似性。想想是否是很有原理？這個概念是言語學家Zellig Harris在1954提出的“Distribution Hypothesis”條記本電腦高溫降頻，隨后被普遍承受。Word2Vec的兩類做法別離是：
這個表述隱含了一個處理成績的途徑：先將筆墨數字化后，思索了解句子的成績。風趣的處所是：對詞停止向量化編碼的最好辦法，是間接鍛煉一個了解句子的言語模子；這就像為了讓嬰兒學會走路，我們間接從跑步開端鍛煉。人類會摔交會受傷，但機械不會——最少在embodied之前不會，因而人類為了低落價格所成立的步調化進修歷程大概并分歧適野生智能——也不難發明，深度進修中，很多好的處理計劃常常都是一步到位的。
這便完成了契合性子一的編碼。比方“Hello World”這句線”如許的數字序列輸入，從而能夠被計較機處置。
換言之，當性子二獲得滿意時，同義的句子在序列特性上會愈加靠近，這將有益于計較機而言更高效地了解共性、辨別特征；反之則會給計較機制作十分多的艱難。難以捕獲同質內容之間的共性，就意味著模子需求更多的參數才氣形貌劃一的信息量，進修的歷程明顯艱難也會更大。OpenAI的Jack Rae在Standford的分享中提到了一個很深入的了解言語模子的視角言語：
我們會期望1和2都能夠，以至3能夠也不會太離譜，因而1和2所代表的詞在詞義上最好有某種共性，而不是像“a”和“abandon”一樣，險些找不到詞義上的聯系關系。當附近的詞會萃到一同，揣度出有用輸出的幾率就會更高。
計較的根底是數，而天然言語是筆墨，因而很簡單想到要做的第一步是讓筆墨數字化，為行文便利，我們將這個歷程叫做編碼。要設想編碼的辦法，天然需求考慮的成績是：哪些性子是編碼劃定規矩必須要滿意的？
如今我們曉得了性子二是須要的，在思索這一點的根底上能否有能夠再挽救一下字典編碼法？好比.. 找一本近義詞字典，針對附近的詞付與附近的數？
一言以蔽之：計較詞義向量之間的“間隔”后 ，對間隔近的詞投向更多留意力，而收到高留意力的詞義則得到更高的激活值，當猜測完成后，經由過程反向傳布算法：當特定的激活協助了終極的猜測，對應詞之間聯系關系將被強化，反之則被弱化，模子即是經由過程這一方法學到了詞之間的干系。而在“Distribution Hypothesis”這一視角下電腦產物圖，“認字”的本質就是熟悉一個詞和詞之間的干系。因而就構成了認字為了背書，背書協助認字的構造。這里提煉一個我小我私家的概念：
這個辦法固然不是起點，它的范圍性是較著的——但創始性曾經充足了——只是操縱和發掘了“Distribution Hypothesis”的淺層構造。怎樣了解這句話呢？
由于詞是離散散布的，而計較模子的輸出——除非只利用十分簡樸的運算而且束縛參數的權重——很難剛好落在界說好的量化值中。
由AI掀起的時期海潮毫無疑問地要來了，明天是一個還難以看清將來的節點。當下能做的為數未幾的工作之一仍是連結進修。期望這篇文章能夠幫到正在進修的你。
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