相關說明

這篇文章的大部分內容參考自我的新書《解構大語言模型：從線性回歸到通用人工智能》，歡迎有興趣的讀者多多支持。

文章列表：

• 利用神經網絡學習語言（一）——自然語言處理的基本要素
• 利用神經網絡學習語言（二）——利用多層感知器（MLP）學習語言
• 利用神經網絡學習語言（三）——循環神經網絡（RNN）
• 利用神經網絡學習語言（四）——深度循環神經網絡
• 利用神經網絡學習語言（五）——長短期記憶網絡（LSTM）

一、要點回顧

語言既是人類智慧的棲息之所，也是一個非常復雜難以建模的領域。從本章開始，本書的討論重點放在自然語言處理領域。首先，討論如何將語言數字化，這個過程中涉及兩個關鍵技術：分詞和文本嵌入。對于中文而言，分詞一直是一個挑戰，它直接影響了模型對中文的建模效果。

自然語言處理涵蓋多種任務，為了提高模型在語言處理方面的性能，學術界提出了遷移學習的方法。遷移學習分為兩個階段：預訓練和微調。在預訓練階段，有3種常見的模式：自回歸、自編碼和序列到序列。結合目前的業界發展趨勢，本章將討論的范圍限定在自回歸模式。

在自回歸模式下，本章分別使用多層感知器、標準循環神經網絡和長短期記憶網絡來學習開源的Python代碼。多層感知器由于其模型結構的限制，主要適用于處理定長輸入的情況，對序列數據的建模能力相對較弱。循環神經網絡可以處理不定長輸入，并具備生成定長或不定長輸出的能力，在自然語言處理領域表現出色。然而，標準循環神經網絡受限于短期記憶，難以有效捕捉長距離的依賴關系。為了解決這個問題，學術界引入了長短期記憶網絡，它引入了細胞狀態和門控機制，有效地支持了長距離信息傳遞，從而提高了模型預測的準確性。

在結構上，之前的神經網絡通常按層次結構組織神經元，同一層的神經元之間沒有連接，神經元的結構相對簡單。循環神經網絡打破了這兩個限制，使神經網絡的結構更加靈活，能夠更好地捕捉數據之間的復雜關系。循環神經網絡還有許多復雜的變體，如多層、雙向、編碼器和解碼器等，鑒于篇幅有限，本系列文章只進行了簡要介紹，讀者可以根據興趣在其他文獻中深入了解這些內容。

循環神經網絡正如其名，其核心特點是循環。循環計算的串行性質在很大程度上限制了模型的計算效率。盡管可以通過張量計算來加速模型的訓練，但模型結構的局限性意味著無法完全消除串行計算。因此，在處理大規模數據集時，本系列文章實現的兩個模型（標準循環神經網絡和長短期記憶網絡）都需要較長時間的計算。

二、常見面試問題

針對本系列文章討論的內容，常見的面試問題如下。

1. 自然語言處理

• 什么是分詞器？它的作用是什么？請列舉幾個常用的分詞器。
• 在自然語言處理中，分詞器的選擇對建模任務的成功有何影響？
• 能否列舉分詞器在不同語言中遇到的挑戰？

2. 遷移學習

• 什么是遷移學習？在自然語言處理領域，為什么遷移學習如此重要？
• 什么是自回歸模式和自編碼模式？
• 什么是序列到序列模式？一般的模型結構是怎樣的？

3. 循環神經網絡

• 請簡要介紹循環神經網絡的工作原理。
• 循環神經網絡為什么會出現梯度消失或者梯度爆炸現象？有哪些改進方案？
• 多層雙向循環神經網絡是什么？它為什么能在自然語言處理任務中表現出色？

4. 長短期記憶網絡

• 長短期記憶網絡是什么？與標準循環神經網絡相比，它有什么優勢？
• 長短期記憶網絡是如何實現長短期記憶功能的？
• 在長短期記憶網絡中，各模塊使用什么激活函數？可以使用其他的激活函數嗎？