一文搞懂大模型的前处理_大模型处理

作者：Monodyee | 2024-04-29 18:21:09

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大模型处理

从一段文本说起

大语言模型的输入是文字，这段文字的语义和语法按照人类可理解的规则进行编码，编码规则就是各个国家的语言：

人类获取这段文字所表达的含义，是通过语法的学习以及相关知识的储备，大脑主动将这段文字按照

进行人肉分词后，这段文字可以映射到大脑的知识储备中，进行自然语言理解。

理解了肉身文字处理的原理，我们采用类似的方式让大语言模型能够理解这段中文，我们首先要按照类似的方式对这段文字进行预处理。

分词的处理，在英文中翻译成tokenizer，它拆分一段文本为独立的单元，成为token，其中的token可以是一个词语（word），也可以是一个句子（sentence），还可以是一个字符（character）。

中文的分词方法和英文有一些差别，主要体现在：

分词方式不同，中文更难：英文有天然的空格作为分隔符，但是中文没有。所以如何切分是一个难点，再加上中文里一词多意的情况非常多，导致很容易出现歧义。下文中难点部分会详细说明。
英文单词有多种形态：英文单词存在丰富的变形变换。为了应对这些复杂的变换，英文NLP相比中文存在一些独特的处理步骤，我们称为词形还原（Lemmatization）和词干提取（Stemming）。中文则不需要

词性还原：does，done，doing，did 需要通过词性还原恢复成 do。
词干提取：cities，children，teeth 这些词，需要转换为 city，child，tooth”这些基本形态

我的家在东北，松花江上啊
我的家|在|东北，松花|江上|啊
我|的|家|在|东北，松花江|上|啊

粒度越大，表达的意思就越准确，但是也会导致召回比较少。所以中文需要不同的场景和要求选择不同的粒度。这个在英文中是没有的。

词典匹配的分词方式：
基本思想是基于词典匹配，将待分词的中文文本根据一定规则切分和调整，然后跟词典中的词语进行匹配，匹配成功则按照词典的词分词，匹配失败通过调整或者重新选择，如此反复循环即可。代表方法有基于正向最大匹配和基于逆向最大匹配及双向匹配法。
基于统计的分词方法：
这类目前常用的是算法是HMM、CRF、SVM、深度学习等算法，比如stanford、Hanlp分词工具是基于CRF算法。以CRF为例，基本思路是对汉字进行标注训练，不仅考虑了词语出现的频率，还考虑上下文，具备较好的学习能力，因此其对歧义词和未登录词的识别都具有良好的效果。
基于深度学习
例如有人员尝试使用双向LSTM+CRF实现分词器，其本质上是序列标注，所以有通用性，命名实体识别等都可以使用该模型，据报道其分词器字符准确率可高达97.5%。
常见的中文分词器：
- Hanlp
- Stanford 分词
- ansj 分词器
- 哈工大 LTP
- KCWS分词器
- jieba
- IK
- 清华大学THULAC
- ICTCLAS

分词方法：

BPE
使用字节对编码分词有以下优点。
第一，由于BPE的子词表里含有所有单个字符，所以任何单词都可以分拆成BPE的子词，即没有OOV(out of vocabulary)问题。
第二，BPE可以通过调整合并次数动态控制词表大小。
因此，BPE常被运用在机器翻译、语言模型等
常见的英文分词工具
- Keras
- Spacy
- Gensim
- NLTK

通过分词，我们得到了可以独立准确表达语义的单元token，以上操作叫做Tokenization. 目前为止，这些独立单元还是人类所熟悉的词组，还需要进一步将其数字化，表达成机器语言。
To be continued...

中英文分词的区别：https://zhuanlan.zhihu.com/p/77281678
https://cloud.tencent.com/developer/article/1623920
分词是否是必须的：https://arxiv.org/pdf/1905.05526.pdf
词向量分析：
- https://blog.acolyer.org/2016/04/21/the-amazing-power-of-word-vectors/
- https://medium.com/@saschametzger/what-are-tokens-vectors-and-embeddings-how-do-you-create-them-e2a3e698e037

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