自回归语言模型(language model)Python实现

自回归语言模型

自回归语言模型是一种计算概率的模型,它可以预测一个给定的单词序列中下一个词的概率。它基于一个假设:每个词的出现只与前面的词有关,而与后面的词无关。因此,模型使用前面的单词来预测下一个单词,这也被称为自回归。

在自回归语言模型中,每个单词都被表示为一个向量。模型使用这些向量作为输入,并在每个时间步预测下一个单词的概率。模型的训练目的是最小化模型预测的概率与实际下一个单词的概率之间的差距。这个模型可以应用于许多自然语言处理任务中,如语音识别、机器翻译、文本生成等。

损失函数

自回归语言模型的LOSS latex公式通常使用交叉熵(cross-entropy)作为损失函数。交叉熵损失函数基于每个预测的概率分布和真实值之间的差异进行计算。 在自回归语言模型中,它是将先前的单词作为输入,预测下一个单词的概率。它的LOSS latex公式如下:

    \[ L=-\sum_{t}^{T}\log P(y_t\mid y_{<t}, x;\theta) \]

其中,y_t是预测的下一个单词,y_{<t}是之前所有单词的序列, x是输入,T是序列的长度。\theta是模型的参数。

Python代码实现

数据处理与词表构建

假设我有纯文本的txt文件,一行为一句话

这里直接用split函数来tokenize文本,比较简单粗暴了,后续改进可以使用BPE算法来分词和构建词表。

模型

LSTM模型

Transformer模型

需要指出的是如果需要因果关系,生成文本最好还是使用decoder结构。

使用huggingface的GPT2

模型训练

模型测试

所有代码

 

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