如何为大语言模型准备嵌入向量

主要观点总结

本文介绍了构建大语言模型的第一步，即数据采样流水线。首先，将原始文本转换为大语言模型可以处理的数据，包括将文本分割为独立的单词词元和子词词元，并将其编码为向量表示。随后，介绍了理解词嵌入的重要性，以及如何使用嵌入模型将原始文本转换为模型易于理解的向量。文中还讨论了将文本分割为词元的原理，并介绍了BPE分词器和滑动窗口方法，用于生成输入-目标对。最后，描述了如何创建词元嵌入，并介绍了两种位置嵌入策略：绝对位置嵌入和相对位置嵌入。

关键观点总结

关键观点1: 数据采样流水线

将原始文本分割为独立的单词词元和子词词元，然后编码为模型可处理的向量表示。

关键观点2: 理解词嵌入

使用嵌入模型将原始文本转换为模型易于理解的向量，这是构建大语言模型的关键步骤。

关键观点3: 文本分割为词元的原理

将文本分割为词元，这些词元可以是单词或字符，并使用正则表达式库re的re.split命令进行分割。

关键观点4: BPE分词器和滑动窗口方法

使用BPE分词器处理未知词汇，并通过滑动窗口方法生成输入-目标对。

关键观点5: 创建词元嵌入

使用PyTorch中的嵌入层将词元ID转换为嵌入向量，并添加位置嵌入以提供词元在序列中的位置信息。