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AI写作工具:文心一言的局限性与挑战:如何克服
1AI写作工具概览
1.1文心一言简介
文心一言,作为百度研发的预训练语言模型,旨在通过深度学习技术,为
用户提供高质量的文本生成服务。它基于大规模文本数据进行训练,能够理解
和生成多种类型的中文文本,包括但不限于文章、诗歌、故事、对话等。文心
一言的核心优势在于其强大的语言理解和生成能力,能够根据不同的输入和场
景,生成连贯、自然且具有创造性的文本内容。
1.1.1工作原理
文心一言的工作原理主要依赖于深度学习中的Transformer架构。
Transformer是一种用于处理序列数据的神经网络模型,它通过自注意力机制
(Self-AttentionMechanism)来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系,从而
实现对文本的高效理解和生成。
1.1.1.1自注意力机制示例
自注意力机制允许模型在生成文本时,考虑整个输入序列的信息,而不仅
仅是最近的几个词。下面是一个简化版的自注意力机制的代码示例,用于说明
其基本工作流程:
importtorch
importtorch.nnasnn
classSelfAttention(nn.Module):
def__init__(self,embed_size,heads):
super(SelfAttention,self).__init__()
self.embed_size=embed_size
self.heads=heads
self.head_dim=embed_size//heads
assert(self.head_dim*heads==embed_size),Embedsizeneedstobedivisiblebyheads
self.values=nn.Linear(self.head_dim,self.head_dim,bias=False)
self.keys=nn.Linear(self.head_dim,self.head_dim,bias=False)
self.queries=nn.Linear(self.head_dim,self.head_dim,bias=False)
self.fc_out=nn.Linear(heads*self.head_dim,embed_size)
1
defforward(self,values,keys,query,mask):
N=query.shape[0]
value_len,key_len,query_len=values.shape[1],keys.shape[1],query.shape[1]
#Splitembeddingintoself.headspieces
values=values.reshape(N,value_len,self.heads,self.head_dim)
keys=keys.reshape(N,key_len,self.heads,self.head_dim)
queries=query.reshape(N,query_len,self.heads,self.head_dim)
values=self.values(values)
keys=self.keys(keys)
queries=self.queries(queries)
energy=torch.einsum(nqhd,nkhd-nhqk,[queries,keys])
#queriesshape:(N,query_len,heads,heads_dim)
#keysshape:(N,key_len,heads,heads_dim)
#energy:(N,heads,query_len,key_len)
ifmaskisnotNone:
energy=energy.masked_fill(mask==0,float(-1e20))
attention=torch.softmax(energy/(self.em
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