word2vec的训练和原理 机器学习算法介绍 01 (word2vec)

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• 【机器学习算法介绍 01】word2vec的训练和原理
• 【绝对干货】机器学习模型训练全流程！
• 1. 数据集构建
• 2. 探索性数据分析
• 4. 数据分割
• 5. 模型建立
• 6. 评估与应用
• 结尾语
• 大型语言模型的训练和微调具体是怎样进行的？

【机器学习算法介绍 01】word2vec的训练和原理

最近在CS224W学习中，对node embedding模块进行了探究。

发现无论是deep walk还是node2vec，其训练核心都是word2vec。

因此，本文将详细介绍word2vec的训练和原理，并通过Python实现一个简单的word2vec模型。

首先，介绍word2vec的训练过程。

使用gensim库，我们可以通过以下步骤进行训练：【输入】输入为大量序列，序列由句子组成，句子由词语构成。

例如：这个示例展示了word2vec的输入，共3个序列即3个句子，6个词（去重后）。

将此列表输入模型进行训练。

【模型训练过程】通过训练，我们得到一个word2vec模型。

模型包含4个参数：vector_size表示最终词向量的维度，window为窗口尺寸，min_count表示出现次数低于此值的词语将被忽略，workers为线程数，越大训练越快，但需根据机器核心数进行调整。

【输出】模型输出为每个词语的词向量。

计算词语之间的余弦相似度，例如香蕉和苹果的相似度更高，这是模型学到的信息。

即使香蕉和苹果没有出现在同一句子中，但在训练出的空间中，它们更加接近。

通过绘图可以观察到苹果、香蕉、梨子之间更为接近。

接下来，介绍word2vec的原理。

以CBOW为例，解释其训练流程：上图展示了训练流程。

解释以下字母的含义：其训练任务是在一个句子中以一个词语两侧的词语来预测该词语。

例如：如果我们设置滑动窗口为3，第一个窗口的内容为“我 爱 吃”，这将“我 吃”作为输入。

相当于一个样本，真实标签是“爱”。

最终将问题转化为一个分类任务，可能预测为“我、爱、吃、苹果”中的任何一个。

如何将“我 吃”作为输入？使用one-hot编码，即每个词语都有一个1xV的向量表示。

例如，“我”表示为[1,0,0,0,0,0]，“吃”表示为[0,0,1,0,0,0]，依次类推。

这是word2vec最初的训练输入。

输入为C个N维向量，即CxN维矩阵。

N是词向量维度，矩阵乘以权重矩阵得到NxN维矩阵。

接下来，将C个N维向量平均，得到NxN维矩阵，再通过输出的权重矩阵，最终得到Nx1维矩阵。

通过softmax归一化并取最大值，即可进行反向传播，从而得到预测结果。

word2vec的CBOW将无监督的embedding问题转化为有监督的多分类问题。

不断输入序列，最终得到两个权重矩阵：输入权重矩阵和输出权重矩阵。

这两个矩阵都可以用于embedding，但更常用的是输入权重矩阵。

权重矩阵即为词embedding的原因在于，词的输入为one-hot向量，总共有C个one-hot向量，权重矩阵维度为CxN。

因此，每个词语都有一个特定的NxN维向量，这就是word2vec的原理。

【绝对干货】机器学习模型训练全流程！

想让机器学习学习变得更有趣？作者通过直观的图像，揭示了从数据集到模型评估的全过程。以下是主要内容的概要：

1. 数据集构建

数据集是模型的基础，它是一个M×N矩阵，X代表特征，Y代表标签。

监督学习中包含X和Y，无监督学习只有X。

2. 探索性数据分析

通过箱形图、热力图、直方图和散布图，理解数据分布和变量之间的关系。

清理数据、标准化处理，以确保模型质量，预处理时间可能占项目80%。

4. 数据分割

5. 模型建立

根据任务类型（分类或回归），选择算法，如随机森林、支持向量机，调整超参数。

从众多特征中挑选重要部分，通过各种算法实现。

6. 评估与应用

分类任务示例：企鹅数据集，性能指标如准确率、MCC；回归任务如波士顿房价，用R²、MSE评估。

结尾语

通过这些步骤，模型训练逐渐成形，从数据到洞察，每一步都至关重要。

希望这个简化的介绍能帮助你更好地理解机器学习模型的构建过程。

大型语言模型的训练和微调具体是怎样进行的？

大型语言模型的训练和微调是一个复杂的过程，涉及到多个步骤和技术。

以下是一般流程的概述：1. 数据准备：- 收集大量的文本数据，这些数据可以是书籍、新闻文章、网站内容等。

- 对数据进行预处理，包括清洗（去除无关字符、特殊符号等）、分词、去除停用词等。

2. 模型架构设计：- 设计模型的结构，如Transformer架构，它已经成为许多大型语言模型的基础。

- 确定模型的参数，如层数、隐藏层大小、注意力头的数量等。

3. 预训练：- 使用无监督学习的方式训练模型，通常通过预测文本中的下一个词（语言模型任务）。

- 在预训练阶段，模型会学习语言的通用特征和模式，而不需要针对特定任务进行优化。

4. 微调（Fine-tuning）：- 在预训练的基础上，针对特定任务（如问答、文本分类、机器翻译等）进行有监督学习。

- 通过调整模型的权重，使其更好地适应目标任务。

5. 优化和调参：- 使用不同的优化算法（如Adam、SGD等）来更新模型的参数。

- 调整超参数（如学习率、批次大小、正则化项等）以提高模型性能。

6. 评估和迭代：- 在验证集上评估模型性能，使用指标如准确率、F1分数等。

- 根据评估结果调整模型结构或训练策略，进行迭代优化。

7. 部署和应用：- 将训练好的模型部署到生产环境中，提供服务。

- 监控模型在实际应用中的表现，并根据反馈进行进一步的优化。

在实际应用中，这个过程可能会更加复杂，包括使用更高级的技术如迁移学习、多任务学习、模型压缩等，以及考虑到计算资源和训练时间的优化。

此外，为了提高模型的泛化能力和避免过拟合，还可能使用数据增强、正则化等技术。

机器学习算法介绍word2vec的训练和原理01