目录
- 统计 Bigram 语言模型
- 质量评价方法
- 神经网络语言模型
【系列笔记】
【Andrej Karpathy 神经网络从Zero到Hero】–1. 自动微分autograd实践要点
本文主要参考 大神Andrej Karpathy 大模型讲座 | 构建makemore 系列之一：讲解语言建模的明确入门，演示
- 如何利用统计数值构建一个简单的 Bigram 语言模型
- 如何用一个神经网络来复现前面 Bigram 语言模型的结果，以此来展示神经网络相对于传统 n-gram 模型的拓展性。
统计 Bigram 语言模型
首先给定一批数据，每个数据是一个英文名字，例如：
['emma',
'olivia',
'ava',
'isabella',
'sophia',
'charlotte',
'mia',
'amelia',
'harper',
'evelyn']
Bigram语言模型的做法很简单，首先将数据中的英文名字都做成一个个bigram的数据
其中每个格子中是对应的二元组，eg: “rh” ，在所有数据中出现的次数。那么一个自然的想法是对于给定的字母，取其对应的行，将次数归一化转成概率值，然后根据概率分布抽取下一个可能的字母：
g = torch.Generator().manual_seed(2147483647)
P = N.float() # N 即为上述 counts 矩阵
P = P / P.sum(1, keepdims=True) # P是每行归一化后的概率值
for i in range(5):
out = []
ix = 0 ## start符和end符都用 id=0 表示，这里是start
while True:
p = P[ix] # 当前字符为 ix 时，预测下一个字符的概率分布，实质是一个多项分布（即可能抽到的值有多个，eg: 掷色子是六项分布）
ix = torch.multinomial(p, num_samples=1, replacement=True, generator=g).item()
out.append(itos[ix])
if ix == 0: ## 当运行到end符，停止生成
break
print(''.join(out))
输出类似于：
mor.
axx.
minaymoryles.
kondlaisah.
anchshizarie.
质量评价方法
我们还需要方法来评估语言模型的质量，一个直观的想法是:
P
(
s
1
s
2
.
.
.
s
n
)
=
P
(
s
1
)
P
(
s
2
∣
s
1
)
⋯
P
(
s
n
∣
s
n
−
1
)
P(s_1s_2...s_n) = P(s_1)P(s_2|s_1)\cdots P(s_n|s_{n-1})
P(s1s2...sn)=P(s1)P(s2∣s1)⋯P(sn∣sn−1)
但上述计算方式有一个问题，概率值都是小于1的，当序列的长度比较长时，上述数值会趋于0，计算时容易下溢。因此实践中往往使用
l
o
g
(
P
)
log(P)
log(P)来代替，为了可以对比不同长度的序列的预测效果，再进一步使用
l
o
g
(
P
)
/
n
log(P)/n
log(P)/n 表示一个序列平均的质量。
上述统计 Bigram 模型在训练数据上的平均质量为：
log_likelihood = 0.0
n = 0
for w in words: # 所有word里的二元组概率叠加
chs = ['.'] + list(w) + ['.']
for ch1, ch2 in zip(chs, chs[1:]):
ix1 = stoi[ch1]
ix2 = stoi[ch2]
prob = P[ix1, ix2]
logprob = torch.log(prob)
log_likelihood += logprob
n += 1 # 所有word里的二元组数量之和
nll = -log_likelihood
print(f'{nll/n}') ## 值为 2.4764，表示前面做的bigram模型，对现有训练数据的置信度
## 这个值越低表示当前模型越认可训练数据的质量，而由于训练数据是我们认为“好”的数据，因此反过来就说明这个模型好
但这里有一个问题是，例如：
log_likelihood = 0.0
n = 0
#for w in words:
for w in ["andrejz"]:
chs = ['.'] + list(w) + ['.']
for ch1, ch2 in zip(chs, chs[1:]):
ix1 = stoi[ch1]
ix2 = stoi[ch2]
prob = P[ix1, ix2]
logprob = torch.log(prob)
log_likelihood += logprob
n += 1
print(f'{ch1}{ch2}: {prob:.4f} {logprob:.4f}')
print(f'{log_likelihood=}')
nll = -log_likelihood
print(f'{nll=}')
print(f'{nll/n}')
输出是
.a: 0.1377 -1.9829
an: 0.1605 -1.8296
nd: 0.0384 -3.2594
dr: 0.0771 -2.5620
re: 0.1336 -2.0127
ej: 0.0027 -5.9171
jz: 0.0000 -inf
z.: 0.0667 -2.7072
log_likelihood=tensor(-inf)
nll=tensor(inf)
inf
可以发现由于，jz 在计数矩阵 N 中为0，即数据中没有出现过，导致 log(loss) 变成了负无穷，这里为了避免这样的情况，需要做 平滑处理，即 P = N.float() 改成 P = (N+1).float()，这样上述代码输出变成：
.a: 0.1376 -1.9835
an: 0.1604 -1.8302
nd: 0.0384 -3.2594
dr: 0.0770 -2.5646
re: 0.1334 -2.0143
ej: 0.0027 -5.9004
jz: 0.0003 -7.9817
z.: 0.0664 -2.7122
log_likelihood=tensor(-28.2463)
nll=tensor(28.2463)
3.5307815074920654
避免了出现 inf 这种数据溢出问题。
神经网络语言模型
接下来尝试用神经网络的方式构建上述bigram语言模型：
# 构建训练数据
xs, ys = [], [] # 分别是前一个字符和要预测的下一个字符的id
for w in words[:5]:
chs = ['.'] + list(w) + ['.']
for ch1, ch2 in zip(chs, chs[1:]):
ix1 = stoi[ch1]
ix2 = stoi[ch2]
print(ch1, ch2)
xs.append(ix1)
ys.append(ix2)
xs = torch.tensor(xs)
ys = torch.tensor(ys)
# 输出示例：. e
# e m
# m m
# m a
# a .
# xs: tensor([ 0, 5, 13, 13, 1])
# ys: tensor([ 5, 13, 13, 1, 0])
# 随机初始化一个 27*27 的参数矩阵
g = torch.Generator().manual_seed(2147483647)
W = torch.randn((27, 27), generator=g, requires_grad=True) # 基于正态分布随机初始化
# 前向传播
import torch.nn.functional as F
xenc = F.one_hot(xs, num_classes=27).float() # 将输入数据xs做成one-hot embedding
logits = xenc @ W # 用于模拟统计模型中的统计数值矩阵，由于 W 是基于正态分布采样，logits 并非直接是计数值，可以认为是 log(counts)
## tensor([[-0.5288, -0.5967, -0.7431, ..., 0.5990, -1.5881, 1.1731],
## [-0.3065, -0.1569, -0.8672, ..., 0.0821, 0.0672, -0.3943],
## [ 0.4942, 1.5439, -0.2300, ..., -2.0636, -0.8923, -1.6962],
## ...,
## [-0.1936, -0.2342, 0.5450, ..., -0.0578, 0.7762, 1.9665],
## [-0.4965, -1.5579, 2.6435, ..., 0.9274, 0.3591, -0.3198],
## [ 1.5803, -1.1465, -1.2724, ..., 0.8207, 0.0131, 0.4530]])
counts = logits.exp() # 将 log(counts) 还原成可以看作是 counts 的矩阵
## tensor([[ 0.5893, 0.5507, 0.4756, ..., 1.8203, 0.2043, 3.2321],
## [ 0.7360, 0.8548, 0.4201, ..., 1.0856, 1.0695, 0.6741],
## [ 1.6391, 4.6828, 0.7945, ..., 0.1270, 0.4097, 0.1834],
## ...,
## [ 0.8240, 0.7912, 1.7245, ..., 0.9438, 2.1732, 7.1459],
## [ 0.6086, 0.2106, 14.0621, ..., 2.5279, 1.4320, 0.7263],
## [ 4.8566, 0.3177, 0.2802, ..., 2.2722, 1.0132, 1.5730]])
probs = counts / counts.sum(1, keepdims=True) # 用于模拟统计模型中的概率矩阵，这其实即是 softmax 的实现
loss = -probs[torch.arange(5), ys].log().mean() # loss = log(P)/n， 这其实即是 cross-entropy 的实现
接下来可以通过loss.backward()来更新参数 W:
for k in range(100):
# forward pass
xenc = F.one_hot(xs, num_classes=27).float()
logits = xenc @ W # predict log-counts
counts = logits.exp()
probs = counts / counts.sum(1, keepdims=True)
loss = -probs[torch.arange(num), ys].log().mean() + 0.01*(W**2).mean() ## 这里加上了L2正则，防止过拟合
print(loss.item())
# backward pass
W.grad = None # 每次反向传播前置为None
loss.backward()
# update
W.data += -50 * W.grad
注意这里 logits = xenc @ W 由于 xenc 是 one-hot 向量，因此这里 logits 相当于是抽出了 W 中的某一行，而结合 bigram 模型中，loss 实际上是在计算实际的 log(P[x_i, y_i])，那么可以认为这里 W 其实是在拟合 bigram 中的计数矩阵 N（不过实际是 logW 在拟合 N）。
另外上述神经网络的 loss 最终也是达到差不多 2.47 的最低 loss。这是合理的，因为从上面的分析可知，这个神经网络是完全在拟合 bigram 计数矩阵的，没有使用更复杂的特征提取方法，因此效果最终也会差不多。
这里 loss 中还加了一个 L2 正则，主要目的是压缩 W，使得它向全 0 靠近，这里的效果非常类似于 bigram 中的平滑手段，想象给一个极大的平滑：P = (N+10000).float()`，那么 P 会趋于一个均匀分布，而 W 全为 0 会导致 counts = logits.exp() 全为 1，即也在拟合一个均匀分布。这里前面的参数 0.01 即是用来调整平滑强度的，如果这个给的太大，那么平滑太大了，就会学成一个均匀分布（当然实际不会希望这样，所以不会给很大）
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