从零开始大模型开发与微调：有趣的词嵌入

从零开始大模型开发与微调：有趣的词嵌入

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

自然语言处理（NLP）领域近年来取得了飞速发展，尤其是在预训练语言模型（Pre-trained Language Models，简称PLMs）方面。从最初的词袋模型、隐语义模型，到如今的Transformer模型，PLMs在NLP任务中取得了令人瞩目的成果。然而，在众多技术中，词嵌入（Word Embedding）技术扮演着至关重要的角色。本文将带领读者从零开始，深入了解词嵌入的原理、实现和应用，并探讨其在PLMs中的应用和微调技巧。

1.2 研究现状

词嵌入技术已经发展多年，目前主要有以下几种主流方法：

1. 分布式表示（Distributed Representation）：将词映射到一个向量空间，词向量之间的距离表示词之间的语义相似度。
2. 计数模型（Count-based Model）：基于词频、共现矩阵等统计信息，学习词的向量表示。
3. 神经网络模型（Neural Network Model）：使用神经网络学习词的向量表示，如Word2Vec、GloVe等。

1.3 研究意义

词嵌入技术