我们与大型语言模型（LLM）交互的大部分代码通常隐藏在几个API后面——这其实是好事。
不过，如果你和我一样，对这些神奇的模型的工作原理感兴趣，那就有希望了。目前，除了那些致力于开发和训练新模型的研究人员外，主要有两类人在使用这些模型：
通过ChatGPT或Gemini等应用程序与模型交互的用户。
使用库 （如LangChain、Llama-Index，甚至是Gemini或OpenAI API） 来简化在这些模型上进行开发的数据科学家和开发人员。
问题在于——你可能已经有所察觉——文本挖掘和自然语言处理的基础知识在消费级产品或API中几乎被完全隐藏。别误会我的意思——这些工具非常适合围绕这些技术开发出色的应用场景。但是，如果你想更深入地理解，以便构建复杂的用例或更好地操控LLM，就需要掌握一些基础知识，尤其是在模型行为与你预期不一致的时候。
在本文中，我将介绍一些理解大型语言模型时应掌握的核心概念！
让我们开始吧！
基本NLP / NLTK
基本的自然语言处理*（NLP）是你应学习的第一个概念。使用传统的NLP管道是理解计算机如何“努力”理解书面文本的一个很好方式。NLTK（自然语言工具包）*是一个很好的工具，它可以让你在机器学习的背景下首次接触文本处理。
探索NLTK库是一个很棒的起点。它是开源界首批专注于文本挖掘的Python库之一。它包含了许多基础技术，用于开发简单的原型，如标记化、词干提取、词形还原、词性标注和命名实体识别。
丰富的文档和社区支持使NLTK成为学习NLP的绝佳选择。
Word2Vec
通过使用NLTK，你会意识到仅依靠经典机器学习无法构建高级AI应用。尽管你可以使用基本的情感分析或文本生成管道，但随着系统复杂度的增加，性能会显著下降。
那么，我们是如何进展到可以拥有类似图灵测试的通用模型的呢？
Word2Vec的论文是彻底改变NLP领域的开创性工作。尽管之前已经有研究在进行，但这篇论文将Word Vectors带入主流，成为了NLP的重要突破。
在Word2Vec之后，人们找到了以数学方式表示单词的方法，并保留了两个关键特性：
向量根据单词的含义进行表示，而不依赖单词的表面形式。
向量长度和大小固定，不依赖于词汇表的大小。
这些向量是如何构建的？通常，通过训练神经网络预测上下文中的单词。映射到神经网络的特定单词的权重转换为数学关系，反映出空间中单词间的相似性。
事实证明，能够用数学方法表达语言的语义关系是NLP领域急需的突破。词向量*（Word Embeddings）*是大型语言模型的核心组件之一。
文本分类
接下来，结合嵌入和简单的机器学习管道，我们可以将文本转换为特征，并在机器学习模型中应用。
在文本分类中，通常使用逻辑回归、朴素贝叶斯分类器或基于树的模型。你可以在此尝试不同的标记、预处理方法和嵌入方式，从而观察到性能的差异。
常见的文本分类项目包括：
- 垃圾邮件分类器：判断邮件是否为垃圾邮件
- 情感分析：检测文本的情感极性
- 主题分类：识别不同文档的主题
- 语言检测：判断文本所使用的语言
你可以在Kaggle上找到一些比赛，如情感分析和灾难推文分类。
文本生成
文本生成是另一个值得探索的领域，是大型语言模型的关键部分，尤其是在许多应用中需要预测下一个词。
在文本生成方面，主要有两种研究方法：
- 传统NLP方法，依赖于单词的当前状态并建立基于条件概率的系统。
- 基于嵌入的神经网络方法，例如循环神经网络（RNN）。
马尔可夫链*（Markov Chain）*是学习文本生成的好工具。尽管它们主要模拟依赖于重复模式的文本，但非常适合作为入门方式。
随着深入研究，你可以了解循环神经网络和嵌入等方法，从而提升生成文本的连贯性和质量。
注意力机制和Transformer模型
最后，在掌握以上基础概念后，你可以开始学习注意力机制。
2017年发表的Attention论文彻底改变了NLP领域。如果没有注意力机制，我们今天看到的许多应用都不可能实现。
注意力机制依赖于对神经网络的深入理解，因此在学习神经网络时，理解它如何与神经网络整体理论相适应会非常有帮助。
基于注意力机制，Transformer模型应运而生。它取代了循环神经网络，成为文本生成和理解的标准。掌握注意力机制和Transformer模型可能具有挑战性，但在掌握基础NLP知识后，会更容易上手。
总结
以下是掌握大型语言模型工作原理的学习路线：
- 首先学习基本的NLP管道，推荐从NLTK入手
- 学习词向量，并深入研究Word2Vec架构
- 尝试文本分类项目，了解不同的标记和预处理技术对结果的影响
- 学习文本生成，包括马尔可夫链和循环神经网络
- 最后学习注意力机制，这是文本挖掘领域的重大突破
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