ByteCoding

Word2Vec概述 在 NLP 中，在文本预处理后，进行特征提取，涉及到将词语转化成数值的形式，方便计算机理解 Word2Vec 的目的 - 将词语转换成向量形式，使得计算机能够理解 通过学习大量文本数据，捕捉到词语之间的上下文关系，进而生成词的高维表示 - 即词向量 架构 Word2Vec 有 2 种主要的模型 - Skip-Gram + CBOW Model Desc CBOW 根据周围的上下文词汇来预测目标词 Skip-Gram 根据目标词预测其周围的上下文词汇 优劣 Key Value 优点 揭示词与词之间的相似性 - 通过计算向量之间的距离来找到语义相近的词 缺点 无法处理多义词，每个词被赋予一个向量，不考虑上下文中的多种含义 模型架构 连续词袋 - Continuous Bag of Words, CBOW跳字模型 - Skip-Gram 连续词袋 CBOW 模型是一种通过上下文预测目标词的神经网络架构 上下文由目标词周围的一个词或多个词组成，这个数目由窗口大小决定 窗口是指上下文词语的范围 - 如果窗口为 10，那么模型将使用目标词前后各 10 ...

基础 NLP 的研究目的是让计算机能够理解、解释和生成人类语言，一般包含 4 个步骤 Step Desc 文本预处理 将原始文本转换成机器容易理解的格式分词（单词或短语）、去除停用词、词干提取、词性标注等 特征提取 从处理过的文本中提取特征，以便用于机器学习模型将文本转换成数值形式 - 向量化 - 词袋模型 or 词嵌入 模型训练 使用提取到的特征和相应的机器学习算法来训练模型分类器、回归模型、聚类算法等 评估与应用 评估模型的性能，并在实际应用中使用模型来解释、生成或翻译文本 应用场景 - 搜索引擎 / 语音转换 / 文本翻译 / 系统问答 ML vs NLP Scope Desc ML 让计算机通过查看大量的例子来学习如何完成任务 NLP 教会计算机理解和使用人类语言 ML + NLP 用机器学习的技术来让计算机学习如何处理和理解语言 文本预处理 将原始文本转换成易于机器理解和处理的格式 文本清洗 去除噪音（对分析无关紧要的部分）及标准化文本 123456789101112131415161718import r ...

背景 RNN 主要用来处理序列数据，目前大部分 LLM 都是基于 Transformer 通过学习 RNN，有助于理解 Transformer 有助于理解神经网络如何处理序列中的依赖关系、记忆过去的信息，并在此基础上生成预测 有助于理解关键问题 - 梯度消失 / 梯度爆炸 RNN Recurrent neural network - 循环神经网络 RNN 是一类用于处理序列数据的神经网络，RNN 能够处理序列长度变化的数据 - 文本 / 语音 RNN 的特点是在模型中引入了循环，使得网络能够保持某种状态，表现出更好的性能 左边 $x$ 为输入层，$o$ 为输出层，中间的 $s$ 为隐藏层，在 $s$ 层进行一个循环 $W$ 右边（展开循环） 与时间 $t$ 相关的状态变化 神经网络在处理数据时，能看到前后时刻的状态，即上下文 RNN 因为隐藏层有时序状态，那么在推理的时候，可以借助上下文，从而理解语义更加准确 优劣优势 RNN 具有记忆能力，通过隐藏层的循环结构来捕捉序列的长期依赖关系 特别适用于文本生成、语音识别等领域 局限 存在梯度消失和梯度爆炸的问题， ...

线性回归概述 线性回归是一种预测分析技术，用于研究两个或者多个变量之间的关系 尝试用一条直线（二维）或者一个平面（三维）的去拟合数据点 这条直线或者平面，可以用来预测或者估计一个变量基于另一个变量的值 数学 假设有一个因变量 y 和一个自变量 x 线性回归会尝试找到一条直线 y=ax+b a 为斜率，而 b 为截距 以便这条直线尽可能地接近所有数据点 $$y=ax+b$$ sklearn 房价预测 - 房价是因变量 y，而房屋面积是自变量 x 12345678910111213141516171819202122232425import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 定义数据X = np.array([35, 45, 40, 60, 65]).reshape(-1, 1) # 面积y = np.array([30, 40, 35, 60, 65]) # 价格# 创建并拟合模型model = LinearRegressi ...

机器学习 机器学习是让计算机利用数据来学习如何完成任务 机器学习允许计算机通过分析和学习数据来自我改进以及作出决策 房价预测 利用 scikit-learn 进行预测 数据集 housing_data.csv 面积 卧室数量 地理位置 售价 100 2 1 300 150 3 2 450 120 2 2 350 80 1 1 220 线性回归12345678910111213141516171819202122232425from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionimport pandas as pd# 加载数据集data = pd.read_csv("housing_data.csv") # 假设这是我们的房屋数据# 准备数据X = data[['面积', '卧室数量', '地理位置']] # 特征y = data['售 ...

背景 LLM 是没有 Web API 的，需要进行一次封装 将 LLM 的核心接口封装成 Web API 来为用户提供服务 - 必经之路 接口封装FastAPI接口封装 Uvicorn + FastAPI Uvicorn 类似于 Tomcat，但比 Tomcat 轻量很多，作为 Web 服务器 允许异步处理 HTTP 请求，非常适合处理并发请求 基于 uvloop 和 httptools，具备非常高的性能 FastAPI 类似于 SpringBoot，同样比 SpringBoot 轻量很多，作为 API 框架 结合 Uvicorn 和 FastAPI 可以构建一个高性能的、易于扩展的异步 Web 应用程序 Uvicorn 作为服务器运行 FastAPI 应用，可以提供优异的并发处理能力 安装依赖12$ pip install fastapi$ pip install uvicorn 代码分层1234567891011121314import uvicornfrom fastapi import FastAPI# 创建API应用app = FastAPI()@app.get("/ ...

RAG 使用知识库，用来增强 LLM 信息检索的能力 知识准确 先把知识进行向量化，存储到向量数据库中 使用的时候通过向量检索从向量数据库中将知识检索出来，确保知识的准确性 更新频率快 当发现知识库里面的知识不全时，可以随时补充 不需要像微调一样，重新跑微调任务、验证结果、重新部署等 应用场景 ChatOps 知识库模式适用于相对固定的场景做推理 如企业内部使用的员工小助手，不需要太多的逻辑推理 使用知识库模式检索精度高，且可以随时更新 LLM 基础能力 + Agent 进行堆叠，可以产生智能化的效果 LangChain-Chatchat组成模块 模块 作用 支持列表 大语言模型 智能体核心引擎 ChatGLM / Qwen / Baichuan / LLaMa Embedding 模型 文本向量化 m3e-* / bge-* 分词器 按照规则将句子分成短句或者单词 LangChain Text Splitter 向量数据库 向量化数据存储 Faiss / Milvus Agent Tools 调用第三方接口 ...

通用 LLM 千亿大模型（130B、ChatGPT）和小规模的大模型（6B、LLaMA2）都是通用 LLM 通用 LLM 都是通过常识进行预训练的 在实际使用过程中，需要 LLM 具备某一特定领域知识的能力 - 对 LLM 的能力进行增强 增强方式 Method Desc 微调 让预先训练好的 LLM 适应特定任务或数据集的方案，成本相对低LLM 学会训练者提供的微调数据，并具备一定的理解能力 知识库 使用向量数据库或者其它数据库存储数据，为 LLM 提供信息来源外挂 API 与知识库类似，为 LLM 提供信息来源外挂 互不冲突，可以同时使用几种方案来优化 LLM，提升内容输出能力 LoRA / QLoRA / 知识库 / API LLM Performance = 推理效果 落地过程 Method Pipeline 微调 准备数据 -> 微调 -> 验证 -> 提供服务 知识库 准备数据 -> 构建向量库 -> 构建智能体 -> 提供服务 API 准备数据 -> ...

LLM 选择核心玩家 厂家很多，但没多少真正在研究技术 - 成本 - 不少厂商是基于 LLaMA 套壳 ChatGLM-6B ChatGLM-6B 和 LLaMA2 是比较热门的开源项目，国产 LLM 是首选 企业布局 LLM 选择 MaaS 服务，调用大厂 LLM API，但会面临数据安全问题 选择开源 LLM，自己微调、部署、为上层应用提供服务 企业一般会选择私有化部署 + 公有云 MaaS 的混合架构 在国产厂商中，从技术角度来看，智谱 AI 是国内 LLM 研发水平最高的厂商 6B 的参数规模为 62 亿，单张 3090 显卡就可以进行微调和推理 企业预算充足（百万以上，GPU 费用 + 商业授权） 可以尝试 GLM-130B，千亿参数规模，推理能力更强 GLM-130B 轻量化后，可以在 3090 × 4 上进行推理 训练 GLM-130B 大概需要 96 台 A100（320G），历时两个多月 计算资源 适合 CPU 计算的 LLM 不多 有些 LLM 可以在 CPU 上进行推理，但需要使用低精度轻量化的 LLM 但在低精度下，LLM 会失真，效果较差 要真正体验并应用到实 ...

局限 大模型的核心能力 - 意图理解 + 文本生成 局限 描述 数据的及时性 大部分 AI 大模型都是预训练的，如果要问一些最新的消息，大模型是不知道的 复杂任务处理 AI 大模型在问答方面表现出色，但不总是能够处理复杂任务AI 大模型主要是基于文本的交互（多模态除外） 代码生成与下载 根据需求描述生成对应的代码，并提供下载链接 - 暂时不支持 与企业应用场景的集成 读取关系型数据库里面的数据，并根据提示进行任务处理 - 暂时不支持 在实际应用过程中，输入数据和输出数据，不仅仅是纯文本 AI Agent - 需要解析用户的输入输出 AI Agent AI Agent 是以 LLM 为核心控制器的一套代理系统 控制端处于核心地位，承担记忆、思考以及决策等基础工作 感知模块负责接收和处理来自于外部环境的多样化信息 - 文字、声音、图片、位置等 行动模块通过生成文本、API 调用、使用工具等方式来执行任务以及改变环境 LangChain - 开源 + 提供一整套围绕 LLM 的 Agent 工具 AI Agent 很有可能在未来一段时间内成为 AI 发展的一个重要 ...