相关说明

这篇文章的大部分内容参考自我的新书《解构大语言模型：从线性回归到通用人工智能》，欢迎有兴趣的读者多多支持。

文章列表：

• 利用神经网络学习语言（一）——自然语言处理的基本要素
• 利用神经网络学习语言（二）——利用多层感知器（MLP）学习语言
• 利用神经网络学习语言（三）——循环神经网络（RNN）
• 利用神经网络学习语言（四）——深度循环神经网络
• 利用神经网络学习语言（五）——长短期记忆网络（LSTM）

一、要点回顾

语言既是人类智慧的栖息之所，也是一个非常复杂难以建模的领域。从本章开始，本书的讨论重点放在自然语言处理领域。首先，讨论如何将语言数字化，这个过程中涉及两个关键技术：分词和文本嵌入。对于中文而言，分词一直是一个挑战，它直接影响了模型对中文的建模效果。

自然语言处理涵盖多种任务，为了提高模型在语言处理方面的性能，学术界提出了迁移学习的方法。迁移学习分为两个阶段：预训练和微调。在预训练阶段，有3种常见的模式：自回归、自编码和序列到序列。结合目前的业界发展趋势，本章将讨论的范围限定在自回归模式。

在自回归模式下，本章分别使用多层感知器、标准循环神经网络和长短期记忆网络来学习开源的Python代码。多层感知器由于其模型结构的限制，主要适用于处理定长输入的情况，对序列数据的建模能力相对较弱。循环神经网络可以处理不定长输入，并具备生成定长或不定长输出的能力，在自然语言处理领域表现出色。然而，标准循环神经网络受限于短期记忆，难以有效捕捉长距离的依赖关系。为了解决这个问题，学术界引入了长短期记忆网络，它引入了细胞状态和门控机制，有效地支持了长距离信息传递，从而提高了模型预测的准确性。

在结构上，之前的神经网络通常按层次结构组织神经元，同一层的神经元之间没有连接，神经元的结构相对简单。循环神经网络打破了这两个限制，使神经网络的结构更加灵活，能够更好地捕捉数据之间的复杂关系。循环神经网络还有许多复杂的变体，如多层、双向、编码器和解码器等，鉴于篇幅有限，本系列文章只进行了简要介绍，读者可以根据兴趣在其他文献中深入了解这些内容。

循环神经网络正如其名，其核心特点是循环。循环计算的串行性质在很大程度上限制了模型的计算效率。尽管可以通过张量计算来加速模型的训练，但模型结构的局限性意味着无法完全消除串行计算。因此，在处理大规模数据集时，本系列文章实现的两个模型（标准循环神经网络和长短期记忆网络）都需要较长时间的计算。

二、常见面试问题

针对本系列文章讨论的内容，常见的面试问题如下。

1. 自然语言处理

• 什么是分词器？它的作用是什么？请列举几个常用的分词器。
• 在自然语言处理中，分词器的选择对建模任务的成功有何影响？
• 能否列举分词器在不同语言中遇到的挑战？

2. 迁移学习

• 什么是迁移学习？在自然语言处理领域，为什么迁移学习如此重要？
• 什么是自回归模式和自编码模式？
• 什么是序列到序列模式？一般的模型结构是怎样的？

3. 循环神经网络

• 请简要介绍循环神经网络的工作原理。
• 循环神经网络为什么会出现梯度消失或者梯度爆炸现象？有哪些改进方案？
• 多层双向循环神经网络是什么？它为什么能在自然语言处理任务中表现出色？

4. 长短期记忆网络

• 长短期记忆网络是什么？与标准循环神经网络相比，它有什么优势？
• 长短期记忆网络是如何实现长短期记忆功能的？
• 在长短期记忆网络中，各模块使用什么激活函数？可以使用其他的激活函数吗？