现阶段AI是否会替代人类

近期在读一个LangChain的系列文章,文章的最后,作者提出了一个问题:“AIGC来了,人类画师还有价值吗?”

这是一个好问题,在现阶段,我的理解是这样的:

AI绘画提供了一种通用能力,而且很多时候效果很不错,有商用价值,但并非无所不能。说白了就是一种新工具而已,我们该用积极心态看待问题。

就像本文指出的,对人来说效果并非一切。人是有情感的,不仅现在的AI生成物无法替代,很多客观指标更好的物品都无法替代。自己钓的鱼和市场买的是不一样的,自己阳台种的菜和农场种的是不一样的,父母做的菜和餐厅里的是不一样的,儿女给我们画的画和别人的画是不一样的,哪怕替代品指标更好,也无法完成情感需求的替代。

但更进一步,人从一开始不应该和AI比。人很早就学会了不要和机器去比,机器比人力气大,比人跑的快,比人跳得高,但人类为何还要不断挑战自我呢?一旦我们把人工智能,随便换个名字,类人脑型计算阵列设施,问题就简化了。影像医生为何要和AI去比谁能先找到微小肺结节?画师为何要和AI比谁画图更快?网球裁判为何要和AI比谁能更准确的判断球是否出界?用好这些工具就好了啊。

从人类历史的经验看,机器替代人工的过程,在近现代史上出现了太多次,但实质上都是,熟练用工具的人大幅提升效率,最终替代了无法熟练使用工具的非顶尖人才。互联网时代也是一样的,互联网媒体兴起时,对传统媒体产生了巨大压力,但现在自媒体市场兴起,又给多少非科班同学创造了机会。AI短期内一定会抢占一些人类的工作岗位,熟练使用AI辅助编程的人,会挤压掉很多重复编码的工作机会。

但同样的,非科班同学将会拥有编程能力,未来一定会创造更大的市场。未来我们每个人都能有足够好的编程,绘画,作曲,剪辑,写作能力,都有便捷高效的获取并使用近乎无限知识的能力。专业知识普及化,会缓解人类教育周期过长的问题,会带来生产力质的变化。希望这种生产力的飞跃,能带领我们进入一个新的时代。

碳基生物和硅基生物

在ChatGPT大力出奇迹之后,大模型已经从“萌宠时代”,正式迈入了蹒跚学步的“婴儿时代”。
这个婴儿虽然短期记性不算好,但学习能力和长期记忆能力却无与伦比,潜力无限。

现在大家又通过langchain、plugin等方式,帮助这个婴儿学习使用工具。
当大模型可以理解工具,使用工具,甚至制造工具、创造工具时,硅基生物时代也就开始降临了。

在这个过程中,可能会有以下几个阶段:
1、硅基生物智力和能力有限的阶段
碳基生物需要学会如何运用硅基生物,提升自己的生活水平

2、两种可能
2.1、硅基生物智力无限和能力有限的阶段
碳基生物变成了硅基生物的执行者,相互依赖,容易形成共同体,更容易走向共存的结局

2.2、硅基生物智力有限和能力无限的阶段
碳基生物需要学会如何控制硅基生物的能力,熊孩子教育不好,容易走向一起灭亡的结局

3、硅基生物智力和能力无限的阶段
硅基生物最好能学会如何和碳基生物共存,希望碳基生物不要仅仅是一段引导代码,善待引导代码

微服务性能调优03

近期遇到一些技术问题,记录如下:

1、NAS引起的惨案一
上次说到,大家都在降本,于是我们做了一系列调整工作。但降本总有一个永恒不变的主题:降配。
于是我们和集团的科技,同时开始了惨无人道的降配工作。
在一顿神奇操作后,系统终于区域稳定,好景不长,突然间又出问题了。

表现:
系统部分服务的部分节点,在服务高峰期之后,总是会出现时不时的系统卡顿。
关键这个卡顿很有规律,总是上午10点,下午4点出现,完美错过我们的上下午业务高峰。
原因:
经过技术委员会小伙伴通力排查,大家最终定位到是应用日志写入到归档NAS时,NAS性能十分不稳定,IO时间有时会高达几秒。
一旦遇到NAS卡顿,会阻塞日志,进而阻塞服务。
而且,当前NAS是和兄弟公司公用的,NAS卡顿时,正值他们的业务高峰期。
解决:
应用日志不再输出到NAS,而是输出到日志云。

2、NAS引起的惨案二
平稳度过了几天,周五,问题又来了。
表现:
系统时不时卡顿,没有任何规律,和业务高峰没有任何关系,一切监控都正常。
原因:
经过N个小时排查,我们的小伙伴,终于发现问题还是出现在日志上,只不过这一次,是GC日志。
GC日志同样是在归档NAS上,此时归档NAS更加不稳定,minor gc日志写入,偶尔会遇到NAS IO延时,引起系统卡顿。
解决:
应用日志不再输出到归档NAS,而是输出到中端闪存NAS,花钱买平安。
进一步:
针对当前遇到的情况,重新制定日志规范,尽快推广落地。

3、一次RefreshScope引发的惨案
表现:
使用nacos动态刷新了一个配置,但相关服务突然越来越慢,并有大量的锁等待:sun.misc.Unsafe.park

原因:
初步分析,nacos更新配置后,对应RefreshScope的类需要重新加载配置,从而调用了GenericScope类的destroy方法,在该方法中加了writelock
同时,业务代码在处理请求的时候,同样的用到了GenericScope::LockedScopedProxyFactoryBean的invoke方法,在该方法中加了readlock
先是读锁(多个),再写锁(一个),再读锁(多个),最后死锁了,都无法获取锁,服务就卡住了。问题是,一开始的锁为何不释放呢?

进一步分析,发现是在服务业务代码中,用到了HttpClient的org.apache.http.impl.io.SessionInputBufferImpl.streamRead方法
该方法调用了java.net.SocketInputStream.socketRead,该方法触发了jdk8的一个bug,该native方法无法返回

解决:
升级JDK版本,同时代码改造缩小RefreshScope的范围

4、一次redis引发的惨案
表现:
几分钟内redis内存飙高,直接爆掉。
查看了业务系统日志,没有出现业务激增的情况。
查看redis日志,发现AOF日志不断增大,重写的时候缓存爆掉,导致主备切换。
监控日志反馈存在大量setex操作。

原因:
reids集群出现大量setex操作,导致AOF日志激增,日志重写时落盘速度缓慢(出现了short write),结果AOF日志缓存爆掉,主从切换

解决:
临时升级了内存,后续将日志盘从NAS改为SSD,并好服务的redis主从切换配置
但setex激增的原因暂时还没有查到,补充了一些防御性代码

5、一次jdk引发的惨案
表现:
一个生成表单PDF的微服务会产生大量的临时文件,而且不会自行清理。

原因:
在用到的一个第三方Jar包中,用到了java.awt.Font类,该类用到了createFont方法

//不会产生大量临时文件
static Font createFont(int fontFormat, File fontFile)
//会产生大量临时文件,初步判断是JDK的问题
static Font createFont(int fontFormat, InputStream fontStream)

解决:
重写了改Jar包的类,从InputStream切换到了File

6、一次防火墙引发的惨案
表现:
部分用户反馈,无法正常加载微信小程序,需要点击右上角进行刷新才行

原因:
从腾讯后台可以看到,有大约18%的请求会超过60S,其余正常
然后到微服务层,发现有一些请求,在返回数据包的时候,会收到“连结已断开”的反馈,与腾讯后台表现较为一致
然后向前一点儿一点儿的捋,最后发现,需要访问的腾讯IP有5个,之前开墙只开了4个,第5个IP数据返回时就被防火墙直接拦截了。

解决:
提单,开墙,解决问题

使用ChatGPT翻译了几本书

在2014年左右,一直想翻译几本小册子(主要是介绍编的程经验教训,内容其实很老了,但当时有些内容确实触动了我),陆陆续续翻译了其中的一些文章,但各种原因还是没能翻译完毕,算是一个小遗憾。

最近用ChatGPT硬翻了一遍,感觉效果还可以,感兴趣的朋友可以随便翻翻。

架构师应该知道的97件事【ChatGPT翻译版本,52篇】
https://github.com/neohope/97-things-every-software-architect-should-know.git

敏捷程序员应该知道的97件事【ChatGPT翻译版本,26篇】
https://github.com/neohope/97-things-every-agile-developer-should-know.git

程序员应该知道的97件事【ChatGPT翻译版本,97篇】
https://github.com/neohope/97-things-every-programmer-should-know.git

对比了一下自己翻译的版本:
1、最大的感触之一是质量的提升,比Goolge、NewBing翻译的都要好很多,十年前的翻译效果更是没法比
2、最大的感触之二是效率,175篇文章,加上编程、翻译及校对的时间,花了不到10小时(很多是零散时间),平均一篇文章3分半不到,比之前人工+Google的速度快了不止10倍
3、有些文章质量仍有待提升

还有一些感触:
1、虽然有些文章质量有待提升,但非专业领域翻译相关工作被替代可能性十分高大概率会被迫转型,专业领域翻译相关工作效率也会大幅增加大概率不需要这么多人力了
2、后续互联网客服、视频脚本编写、字幕翻译、新闻稿编写、文章编纂、律师助理等文字相关工作人员,会逐步面临更大职业压力
3、建议早点学会用AI提升个人生产力,淘汰不会用AI的人

微服务性能调优02

在各项目组努力下,终于达成了几个目标:
1、springboot升级到2.x
2、干掉了老技术中台,全部系统对接到新技术中台,实现了技术中台统一
3、填了一波史前巨坑

今年希望达到几个目标
1、科技降本600万
2、升级k8s到1.20
3、如果时间来得及,实现动态扩缩容
4、日常,继续填历史的技术坑

1、redis调优
数据流:
数据库查询结果-》缓存到redis-》缓存使用者
表现:
bigkey一大堆,单个key存放数据3M多(你咋不把整个JVM塞到redis里去呢),redis服务器所需内存、带宽都特别高
原因:
分析后发现,之前架构确定的技术方案有问题
解决:
a、改变序列化方式,从jvm序列化,调整为protobuff,调整后,带宽瞬间大幅下降
b、减少序列化的数据内容,只保存真正需要的,调整后,redis内存大幅下架,带宽大幅下降
c、对redis进行拆分,将一个大redis,按领域拆分为多个小redis,性能提升明显
d、对于热数据不明显的低频访问场景,不缓存到redis,大家慢慢优化去吧

2、网关调优
数据流:
外网请求-》外网网关-》外网鉴权-》内网转发-》内网网关-》内网鉴权
表现:
外网网关和内网网关功能一样,而且逻辑超级复杂,性能垃圾的一塌糊涂
原因:
分析后发现,之前架构确定的技术方案有问题
解决:
a、干掉外网网关鉴权内容
b、增加外网网关黑名单过滤、访问频率限制等功能
c、外网网关性能大幅提升

3、数据流优化
数据流(大幅简化后):
C系统-》数据中台-》逻辑加工-》H系统
Y系统-》数据中台-》逻辑加工-》H系统
H系统-》数据中台-》逻辑加工-》C系统
C系统-》数据中台-》逻辑加工-》H系统
H系统-》F系统
表现:
业务逻辑分散到各业务系统,数据来回传递多次,多个系统加工同一批数据,一旦出问题,要多个系统联查,花费很长时间才能定位到问题
原因:
分析后发现,之前架构确定的技术方案有问题
解决:
C系统-》Y系统-》H系统-》逻辑加工-》F系统
C系统-》数据中台
Y系统-》数据中台
H系统-》数据中台
在哪个环节出了问题十分清晰,用户自己都能初步定位到问题

4、数据修改请求超级多
数据流:
问题1、问题2、、、问题X-》老子就要修改数据-》提工单
表现:
数据质量差,任务都给到了IT,管理方没有管理动力,数据质量持续差,修改量逐年上升
原因:
分析后发现,各业务条线管控要求很多,不放权,与各地执行机构有轻度脱节
数据生产者,不承担数据质量差的职责,没有提升数据质量动力
总部管理部门,不承担数据质量差的职责,不清楚数据质量哪里差,没有工作重点
解决:
a、分析数据修改工单,归纳前几类修改请求
b、与业务方沟通,对分支机构可以修改的数据,将功能开放给各分支结构,定期公示修改量、业务影响程度等数据,作为总部管理部门的管理抓手
c、对于分支结构不可以修改的,开放数据修改功能给总部管理部门,进行统一管控,定期公示修改量、业务影响程度等数据,作为总部管理部门的管理抓手
d、数据质量与考核挂钩
e、数据质量快速提升,工单量大幅下降

5、降本
数据流:
应集团要求,降本压力巨大,科技承接了600万降本指标
表现:
科技方压力山大
原因:
一开始几年,没有这么大的压力,大家手都比较松,各条线都存在较大浪费,科技也是如此
最近几年,都是在之前资源上,不断的挤压资源,来满足每年业务快速增长的需要
今年,一方面业务继续快速增加,另一方面要大幅降本,压力山大
解决:
a、第一轮,运维小伙伴拉流量,无流量服务应关尽关,应下尽下,应合尽合
b、第二轮,运维小伙伴拉各类峰值,先统一砍一刀(网络、数据库、主机)
c、第三轮,运维小伙伴看账单,按账单大头,如网络、数据库、主机等逐条应用降本方案
d、第四轮,运维小伙伴看账单,对于不合理的条目逐条检视,逐个逐个扣
e、第五轮,各项目组,结合业务实际情况,各自制定降本方案,限时落地
f、第六轮,技术委员会,对于20%的关键业务进行性能优化,逐步降本
g、第七轮,在运维小伙伴推动下,实现自动扩缩容,继续降本

谈谈ChatGPT

春节期间,试用了ChatGPT,让我被惊艳到了。
大模型的涌现效果,能达到ChatGPT3.5的程度,着实让我有些吃惊,真是大力出奇迹啊。

在此之前,我一直认为本次AI技术革命已经接近尾声了:
1、在影像和视频方面,AI已经可以实现商业化:医疗影像AI诊断、自动驾驶、人脸识别、图像搜索、P图滤镜等;
2、在语音方面,语音识别和语音合成已经很成熟;
3、在NLP方面,简单重复任务可以较好完成,比如机器翻译、文本搜索等。但在复杂任务上,还处于有多少人工就有多少智能的尴尬阶段,距离商业化有较长的路需要走;
而且,无论是哪个领域,大家可以发现,AI还是只是一种能力、一个工具,也就是处于“业务X+AI”的模式。
就算AI是生产力,但想象空间也就那么大,因为领域已经被限制死了。

但ChatGPT改变了这个局面,聊天这个场景,可以让ChatGPT成为一个各种能力的插座。
也就是说,一个类似于ChatGPT的大模型,如果能快速整合各种外部能力,从“业务X+AI”,变成“AI+业务X、业务Y、业务Z”的模式,很可能会成为下一代互联网的入口,并从各种维度给人类带来全新体验。

钢铁侠的贾维斯(J.A.R.V.I.S.)还是保守了,我们有更广阔的空间,十分期待这个时代能尽快到来。

同时,国内大厂的大模型层出不穷,究竟谁能成功,还要看三个地方:
1、要有足够大量的数据
2、要有AI人才储备
3、要有足够算力,如果现在才去买显卡,就很难赶上了
国内满足这几点的有:质谱【从闭源到开源】、阿里【闭源到开源】、百度【已掉队】、字节【已掉队】

最近看了一些ChatGPT资料,整理了一些相关示例:
https://github.com/neohope/NeoDemosChatGPT

其中多数例子,来源于极客时间徐文浩老师的课程《AI大模型之美》:
https://time.geekbang.org/column/intro/100541001?tab=catalog

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补充0812:
当前国内大模型厂商,在底层方面依赖英伟达,在模型技术层面无法相互拉开差距,只能继续向上做:
1、在基础模型层面,支持各类开源模型,弥补自家模型缺点
2、在行业领域,开展合作,把垂直领域模型吃掉
3、在应用层面,也开始逐步布局
加上外资撤出,投资方的钱更难拿,围剿之下,AI方向国内的创业氛围就比较差了。

几个硬件问题导致的故障

1、更换服务器后,出现网络风暴
表现:
老服务器下架,新服务器上线后,出现网络风暴

原因:
逐步排查网口,猜测一根光纤出现问题

解决:
更换了一根光纤

2、老服务器下架后,新服务器重启后,VM集群无法启动
表现:
三台ESXI主机组了VSAN,重启后,网络互通,但服务器2被独立,无法加入1、3集群
VCSA也在VSAN上,同样无法启动。

原因:
故障时,只知道出现了脑裂,三台主机无法

解决:
重启了VPXA、重启了ESXI,没有解决问题
重建VSAN,然后把三个节点加入,问题就修复了
后续发现,其实时服务器1和服务器3出现了问题,自己组成了一个新的集群

Transformer03:自注意力机制

Transformer模型的核心是自注意力机制(Self-Attention),它允许模型在处理序列时,能够捕捉序列内部不同位置之间的依赖关系。自注意力机制的计算过程可以概括为以下几个步骤:

1. 查询(Query)、键(Key)、值(Value)的生成:
对于输入序列中的每个元素,模型会分别生成对应的查询(Q)、键(K)和值(V)。这通常是通过输入序列与三个不同的权重矩阵相乘来实现的。

2. 注意力分数的计算:
对于序列中的每个元素,计算其查询(Q)与序列中所有元素的键(K)的点积,然后除以一个缩放因子(通常是键向量维度的平方根),得到一个注意力分数。

   
  \[
   \text{Attention Score} = \frac{Q \cdot K^T}{\sqrt{d_k}}
   \]

其中,(Q)和(K)分别是查询和键的向量,\(d_k\) 是键向量的维度。

3. Softmax归一化:
使用Softmax函数对注意力分数进行归一化处理,使得所有元素的注意力分数之和为1。这表示每个元素对其他元素的注意力贡献是相对的。

   
   \[
   \text{Attention Weights} = \text{Softmax}(\text{Attention Score})
   \]

4. 加权求和:
将归一化后的注意力权重与对应的值(V)相乘,然后将所有元素的加权值相加,得到最终的输出。

   
   \[
   \text{Output} = \sum (\text{Attention Weights} \times V)
   \]

5. 多头注意力:
Transformer模型中的自注意力通常不是只计算一次,而是通过多头注意力(Multi-Head Attention)来实现。这意味着模型会并行地执行多次自注意力机制,每个头都有自己的查询、键和值权重矩阵。最后,这些头的输出会被拼接起来,并通过一个线性层来整合信息。

6. 残差连接和层归一化:
在自注意力层之后,通常会有一个残差连接,它将自注意力层的输入直接添加到输出上,然后通过一个层归一化(Layer Normalization)来稳定训练过程。

整个自注意力机制使得Transformer能够并行处理序列中的所有元素,并且能够捕捉到元素之间的长距离依赖关系,这是它在处理序列数据时非常有效的原因之一。

让我们通过一个简单的例子来说明自注意力机制的计算过程。假设我们有一个由3个词组成的序列:[“I”, “love”, “coding”],并且每个词的词嵌入维度是4。

步骤1: 词嵌入
首先,我们将每个词转换为词嵌入向量。假设词嵌入矩阵已经预先训练好,我们可以直接获取每个词的词嵌入向量:

– “I” -> [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
– “love” -> [0.5, 0.6, 0.7, 0.8]
– “coding” -> [0.9, 1.0, 1.1, 1.2]

步骤2: 添加位置编码
接下来,我们为每个词嵌入向量添加位置编码。假设我们使用标准的正弦和余弦函数生成位置编码,并且序列的最大长度是3。位置编码向量如下:

– 位置1的编码:[sin(0), cos(0), sin(8), cos(8)] (这里8是4*2,因为每个词嵌入维度是4)
– 位置2的编码:[sin(1), cos(1), sin(9), cos(9)]
– 位置3的编码:[sin(2), cos(2), sin(10), cos(10)]

将位置编码向量与词嵌入向量相加:

– “I” (位置1): [0.1+sin(0), 0.2+cos(0), 0.3+sin(8), 0.4+cos(8)]
– “love” (位置2): [0.5+sin(1), 0.6+cos(1), 0.7+sin(9), 0.8+cos(9)]
– “coding” (位置3): [0.9+sin(2), 1.0+cos(2), 1.1+sin(10), 1.2+cos(10)]

步骤3: 自注意力计算
现在我们开始自注意力的计算过程。首先,我们需要为每个词生成查询(Q)、键(K)和值(V)向量。假设我们使用相同的词嵌入向量作为Q、K和V的初始输入,并通过不同的权重矩阵进行转换:

– Q = W^Q * 输入向量
– K = W^K * 输入向量
– V = W^V * 输入向量

这里W^Q、W^K和W^V是模型的可学习参数。

步骤4: 计算注意力分数
对于序列中的每个词,我们计算其查询向量与序列中所有词的键向量的点积,然后除以键向量维度的平方根进行缩放:

– 对于词”I”,其注意力分数是它自己的Q与所有词的K的点积:

   
  \[
  \text{Attention Score}_{I \rightarrow \text{all}} = \frac{Q_I \cdot (K_{I} + K_{love} + K_{coding})^T}{\sqrt{d_k}}
  \]

步骤5: Softmax归一化
使用Softmax函数对每个词的注意力分数进行归一化处理:

– 对于词”I”,归一化后的注意力权重是:

   
  \[
  \text{Attention Weights}_{I \rightarrow \text{all}} = \text{Softmax}(\text{Attention Score}_{I \rightarrow \text{all}})
  \]

步骤6: 加权求和
最后,将归一化后的注意力权重与对应的值向量相乘,并求和得到最终的输出:

– 对于词”I”,其输出是:

   
  \[
  \text{Output}_I = \text{Attention Weights}_{I \rightarrow I} \cdot V_I + \text{Attention Weights}_{I \rightarrow love} \cdot V_{love} + \text{Attention Weights}_{I \rightarrow coding} \cdot V_{coding}
  \]

这个过程对于序列中的每个词都要重复执行,以计算整个序列的输出。自注意力机制允许模型在处理每个词时,都能够考虑到序列中其他所有词的信息,从而捕捉词与词之间的复杂关系。

请注意,这个例子是一个简化的版本,实际的Transformer模型可能会使用多头自注意力机制,并且会有多个层来进一步处理信息。此外,词嵌入和位置编码通常是通过预训练得到的,而不是从头开始训练。

Transformer02:词嵌入及位置编码的计算

一句话经过分词和嵌入之后,输入到Transformer模型的过程如下:

1. 构建输入序列:
将分词后得到的词或字符序列转换为对应的词嵌入向量。每个词或字符都有一个对应的嵌入向量,这些向量通常通过预训练的词嵌入模型获得。

2. 添加位置编码:
由于Transformer模型本身不包含递归或卷积结构,因此它无法直接捕捉序列中的位置信息。为了解决这个问题,需要为每个词嵌入向量添加一个位置编码。位置编码通常是根据词在序列中的位置生成的,它与词嵌入向量相加,使得模型能够利用位置信息。

3. 输入到Transformer:
将包含位置编码的词嵌入向量作为输入序列送入Transformer模型。在Transformer模型中,输入序列被处理为一系列向量,每个向量对应序列中的一个元素(词或字符)。

4. 多头自注意力:
Transformer模型使用多头自注意力机制来处理输入序列。在自注意力层中,每个元素的嵌入向量都会与序列中所有其他元素的嵌入向量进行比较,以计算注意力权重。这个过程在多个“头”中并行进行,每个头都有自己的查询(Q)、键(K)和值(V)权重矩阵。

5. 层归一化和前馈网络:
自注意力层的输出会经过层归一化,然后送入前馈神经网络。前馈网络通常由两个线性变换和一个非线性激活函数组成。这个过程在每个Transformer层中重复进行。

6. 堆叠多个Transformer层:
Transformer模型通常由多个相同的层堆叠而成,每个层都包含自注意力机制和前馈网络。通过这种方式,模型可以在不同层捕捉不同级别的特征和依赖关系。

7. 输出处理:
经过多个Transformer层处理后,模型的输出可以用于各种NLP任务,如语言翻译、文本摘要、问答等。对于特定的任务,可能还需要在Transformer模型的顶部添加额外的层,如线性层或分类层。

总之,每个嵌入向量并不是有自己的Transformer,而是所有嵌入向量一起作为输入序列,被送入同一个Transformer模型中进行处理。通过多头自注意力机制,模型能够捕捉序列内部不同位置之间的依赖关系,从而实现对输入句子的深入理解。

通过一个简单的例子来说明词嵌入和位置编码的计算过程。

### 词嵌入(Word Embedding)

假设我们有一个句子:”I love natural language processing”。首先,我们需要将这个句子分词成单词列表:[“I”, “love”, “natural”, “language”, “processing”]。

接下来,每个单词将通过一个词嵌入矩阵转换成一个固定维度的向量。假设我们的词嵌入维度是4,那么每个单词将被映射到一个4维空间中。例如:

– “I” -> [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
– “love” -> [0.5, 0.6, 0.7, 0.8]
– “natural” -> [0.9, 1.0, 1.1, 1.2]
– “language” -> [1.3, 1.4, 1.5, 1.6]
– “processing” -> [1.7, 1.8, 1.9, 2.0]

这里的数字是随机生成的,实际的词嵌入向量是通过训练得到的,能够捕捉单词的语义信息。

### 位置编码(Positional Encoding)

Transformer模型不包含递归或卷积结构,因此无法直接捕捉序列中单词的顺序信息。为了解决这个问题,我们需要为每个词嵌入向量添加位置编码。

位置编码通常是通过正弦和余弦函数的组合来生成的,以确保不同维度的位置编码具有不同的频率。假设我们的词嵌入维度是4,我们可以为每个位置生成一个4维的位置编码向量:

– 位置1的编码:[sin(1/10000), cos(1/10000), sin(2/10000), cos(2/10000)]
– 位置2的编码:[sin(2/10000), cos(2/10000), sin(4/10000), cos(4/10000)]
– 以此类推…

将位置编码向量与相应的词嵌入向量相加,得到最终的输入向量:

– “I” (位置1): [0.1+sin(1/10000), 0.2+cos(1/10000), 0.3+sin(2/10000), 0.4+cos(2/10000)]
– “love” (位置2): [0.5+sin(2/10000), 0.6+cos(2/10000), 0.7+sin(4/10000), 0.8+cos(4/10000)]
– 以此类推…

这样,每个单词的嵌入向量都包含了其在句子中的位置信息,使得Transformer模型能够在处理序列时考虑到单词的顺序。

### 注意事项

– 词嵌入和位置编码的具体计算方法可能因不同的模型和实现而有所不同。
– 实际应用中,词嵌入通常是通过预训练模型(如Word2Vec、GloVe或BERT)得到的,而不是从头开始训练。
– 位置编码的生成方法在不同的Transformer变体中可能有所不同,例如Transformer-XL和XLNet采用了不同的方法来处理长序列。

这个例子展示了词嵌入和位置编码的基本计算过程,以及它们如何帮助Transformer模型理解和处理自然语言序列。

在实际应用中,词嵌入和位置编码可以预先计算并缓存,以提高效率。下面是一些具体的情况:

1. 词嵌入的缓存:
– 词嵌入通常是通过预训练语言模型得到的,这些模型在大规模语料库上训练,学习到的词嵌入向量能够捕捉丰富的语义信息。
– 一旦词嵌入矩阵训练完成,对于任何给定的单词,其对应的词嵌入向量就可以直接从预训练的模型中获取,而不需要每次重新计算。

2. 位置编码的缓存:
– 位置编码的生成方式是固定的,例如使用正弦和余弦函数的组合,这意味着对于给定的维度和最大序列长度,位置编码向量可以预先计算出来。
– 在模型初始化阶段,可以生成一个位置编码矩阵,其中每一行对应一个位置的位置编码。在处理输入序列时,只需根据序列中单词的位置索引来选择相应的位置编码向量。

3. 缓存的优势:
– 缓存词嵌入和位置编码可以显著减少模型在每次前向传播时的计算量,特别是对于大型模型和长序列。
– 缓存还可以减少模型的延迟,因为从内存中读取预先计算好的向量比实时计算要快得多。

4. 实际应用:
– 在实际的深度学习框架中,如TensorFlow或PyTorch,词嵌入和位置编码通常作为模型的参数或静态变量存储,以便在模型训练和推理过程中重复使用。

5. 灵活性:
– 虽然位置编码通常是固定的,但在某些情况下,如果模型需要处理可变长度的序列,位置编码也可以动态生成。但即使如此,对于常见的序列长度,位置编码的计算可以预先完成,并存储在查找表中以供快速访问。

通过这种方式,词嵌入和位置编码的预先计算和缓存,可以使得Transformer模型更加高效地处理输入数据,特别是在处理大量数据或需要快速响应的应用场景中。

Transformer01:总论

在处理自然语言处理(NLP)任务时,输入一句话通常需要经过以下步骤:

1. 分词(Tokenization):
首先,输入的句子需要被分词,即将句子拆分成更小的单元,这些单元可以是单词、字符或者其他语言单位。分词是处理自然语言的第一步,因为大多数模型都是基于离散的词或字符进行操作的。

2. 词嵌入(Embedding):
分词之后,每个词或字符会被转换成词嵌入(Word Embedding)。词嵌入是将离散的词或字符映射到连续的向量空间中的一种表示方法。这些向量能够捕捉词的语义信息,并且通常通过预训练模型(如Word2Vec、GloVe或BERT等)来获得。

3. 位置编码(Positional Encoding):
对于Transformer模型,由于其自注意力机制无法捕捉序列中元素的顺序信息,因此需要添加位置编码。位置编码是一种向量,它与词嵌入相加,以提供序列中每个元素的位置信息。

4. 序列化(序列化处理):
在某些情况下,如果输入序列超过了模型的最大长度限制,可能还需要进行序列化处理,如截断或填充。

5. 模型处理:
经过上述步骤处理后,得到的序列化、嵌入化和编码后的输入数据就可以被送入模型进行进一步的处理和学习了。

因此,当输入一句话时,通常是先进行分词,然后计算词嵌入,最后将分词后的词嵌入与位置编码相结合,形成模型的输入。这个过程使得模型能够理解句子的结构和语义信息,并在此基础上进行各种NLP任务。