AL123 人文社科会员免费专区文学 2025-08-20

实战AI大模型_尤洋_AZW3_MOBI_EPUB_PDF_电子书（无页码）_尤洋

内容节选

第4章AI大模型时代的奠基石 Transformer模型 Transformer及其变体的出现为大模型的研究和实践提供了基础的模型支持，并持续性地在处理复杂序列任务中发挥着关键作用。本章将回顾自然语言处理的基础知识，并深入探讨Transformer的技术与原理。首先，介绍自然语言任务以及序列到序列模型。之后，介绍Transformer模型提出的相关信息，包括其出现的背景和动机，以及论文“Attention is All You Need”的主要贡献。随后，分析Transformer的模型结构，包括编码器和解码器的组成部分、自注意力机制、正则化项以及位置编码的工作原理。此外，还将深入讨论Transformer的训练过程。 4.1 自然语言处理基础在深入讨论Transformer之前，初学者们有必要了解Transformer最初被提出时所应用的领域，即自然语言处理领域，并且对序列到序列模型有足够的认识。 4.1.1 自然语言任务介绍自然语言处理任务（Natural Language Processing Tasks）是指通过计算机对自然语言文本进行理解、分析和处理的一系列任务。这些任务涉及从文本中提取信息、理解语义、生成文本以及与人类语言进行交互等方面。自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的研究可以追溯到20世纪50年代，但在过去几十年中得到了显著发展。早期的研究主要集中在基于规则的方法，其中语言规则由专家手动编写。然而，这种方法的局限性逐渐变得明显，因为人类语言的复杂性和变化性使得手动编写规则变得困难。随着机器学习和深度学习技术的发展，自然语言处理进入了一个新的阶段。通过使用大规模语料库进行训练，计算机可以学习到语言的统计规律和模式，从而在处理自然语言任务时取得更好的效果。深度学习模型如递归神经网络（Recursive Neural Networks）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）和变换器模型（Transformer）等，推动了自然语言处理的进一步发展。自然语言处理任务可以细分为很多具体的任务，如文本分类、命名实体识别、机器翻译、情感分析等。以下是一些重要的自然语言任务。 1）机器翻译（Machine Translation）：机器翻译是将一种语言的文本自动转化为另一种语言的任务。其目标是实现高质量、准确的翻译，使得不同语言之间的沟通变得更容易。机器翻译有以下两个主要的方法。 ·统计机器翻译（Statistical Machine Translation，SMT）：这种方法基于大规模的双语平行语料库，通过建立概率模型来学习源语言和目标语言之间的对应关系。常见的SMT模型包括基于短语的模型和基于句法的模型。 ·神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）：这种方法使用神经网络模型，如循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）和变换器模型（Transformer），直接将源语言句子映射到目标语言句子。NMT在翻译质量和流畅性方面取得了显著的改进。当前，机器翻译面临的挑战包括语言间的歧义性、长距离依赖关系、不同语言的词汇和结构差异等。 2）文本摘要（Summarization）：文本摘要是从长篇文本中提取关键信息并生成简洁概括性的摘要的任务。文本摘要可以分为以下两种类型。 ·抽取式摘要（Extractive Summarization）：这种方法从原始文本中选择最相关的句子或短语，然后将它们组合成摘要。抽取式摘要不涉及生成新的句子，而是通过挑选重要信息来构建摘要。 ·生成式摘要（Abstractive Summarization）：这种方法使用自然语言生成技术，基于理解原始文本的语义和上下文，生成新的句子来表达摘要。生成式摘要更接近人类的摘要方式，但也更具挑战性，因为它需要理解文本并生成合乎逻辑和流畅的摘要。文本摘要任务的关键问题是准确地捕捉原始文本的核心内容，并确保生成的摘要语义准确、流畅。 3）多轮对话（Multi-turn Dialogue）：多轮对话任务涉及处理多个连续的对话回合，保持对话上下文，并实现更复杂的对话交互。这种任务的目标是理解和生成自然语言对话，并能够在对话中提供准确和连贯的回应。多轮对话系统需要解决以下问题。 ·上下文理解：对于每个对话回合，理解先前对话上下文中的内容和语义是至关重要的。模型需要识别和捕捉到上下文中的重要信息，以便正确地回应当前的对话。 ·对话状态跟踪：跟踪对话中的状态变化对于理解和管理对话至关重要。对话状态跟踪模块负责追踪对话中的信息和目标，并将其用于生成合适的回应。 ·回应生成：根据对话上下文和对话状态，生成合适、连贯的回应是多......