大模型相关技术-embedding与分词-编程知识

接上一篇文章大模型相关技术-初识RAG，我们已经对RAG（搜索增强）有了一定的了解，知道了为什么需要RAG和RAG的技术基石，本篇我们将详细学习一下RAG的两大关键技术中的embedding

在自然语言处理（NLP）领域，分词和Embedding是两个基础且重要的概念。分词是将文本切分为单词或词汇单元的过程，而Embedding入则是将这些词汇转换为可供机器学习模型处理的数值向量。下面将结合分词技术，详细解释大模型中Embedding入技术。

分词技术

分词是将连续的文本序列分割成一个个独立的词汇单元的过程。在英语等使用空格分隔词汇的语言中，分词相对简单；而在汉语、日语等没有明显词汇界限的语言中，分词则是一个复杂的任务，通常需要借助特定的算法来识别词汇边界。

分词算法通常包括以下几种：

基于规则的分词：利用预设的规则（如词典和语法规则）来识别词汇。
基于统计的分词：通过分析大量的语料库，统计词汇的出现频率和共现概率来进行分词。
基于机器学习的分词：使用标注好的语料库训练模型，使其学习如何分词。
基于深度学习的分词：使用循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或者Transformer等深度学习模型进行分词。

普通的全文检索用了基于规则的分词，比如著名的IKAnayzer，他的实现算法是“正向迭代最细粒度切分算法”，基本逻辑为：

抱歉，腾讯云markdown编辑出来再富文本里面会错行，只能截图了

embedding技术

Embedding是将词汇转换为实数向量（无监督）的过程，这些向量能够捕捉词汇之间的语义关系。在大模型中，Embedding通常是模型的第一层，负责将输入的文本数据转换为可供后续层处理的数值形式。

Embedding入技术的关键特性包括：

分布式表示：每个词汇被表示为一个高维空间中的点，而不是单一的索引或符号。
上下文感知：Embedding通常考虑词汇的上下文信息，即同一个词在不同的上下文中可能有不同的表示。
语义相似性：在嵌入空间中，语义相近的词汇会被映射到相近的位置。

常见的Embedding模型有：

Word2Vec：由Google提出的一种静态Embedding方法，包括连续词袋模型（CBOW）和Skip-gram模型。
GloVe：全局向量Embedding模型，它结合了Word2Vec的优点，并加入了对词汇共现统计信息的考虑。
FastText：由Facebook提出的一种模型，它可以看作是Word2Vec的扩展，支持对词汇进行子词级别的嵌入。
BERT：基于Transformer结构的动态Embedding模型，它通过预训练的方式在大量文本上学习词汇的表示，能够很好地捕捉上下文信息。

目前主流的embedding模型评测结果：BCEmbedding/Docs/EvaluationSummary/embedding_eval_summary.md at master · netease-youdao/BCEmbedding (github.com)

有一个比较有意思的场景大家可能都遇到过，那就是各种信息流网站推送的推荐，我们盲猜一下推荐内容的来源，小王正在看文章《雪佛兰全尺寸SUV 太浩也许是你最终的选择》，当我点开这篇文章的时候embeddingModel将我的文章内容向量化，同时发起向量检索，找出匹配度高的文章，作为信息流不断地推给我，这也就是为什么推荐的新闻、视频越看越多？

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

😝有需要的小伙伴，可以点击下方链接免费领取或者V扫描下方二维码免费领取🆓

在这里插入图片描述