引言
如今AI热潮席卷而来，深度学习、神经网络等名词也或多或少的映入每个人的眼帘，然而，面对这些逼格满满又苦大仇深的专业词汇，我们作为一个没有接触过的普通人，往往会有隔离与疏远感。本文的目标，是帮助揭开AI的面纱，初步理解深度学习的基本概念。
- 深度学习学的是什么？
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1.1. 神经元与网络
通过数学模型模拟人脑的神经元网络结构来处理数据。
人脑是如何处理数据的呢？神经元与神经元相连接，数据以电信号的形式在神经元网络中传播。
深度学习模拟的就是电信号在神经网络中传播的过程：
| 实际概念 | 数学模型概念 |
|---|---|
| 电信号 | 张量（多维向量） |
| 神经元 | 数学公式：y = G(ax+b) |
| 神经元的连接方式 | 数学公式的参数传递方式（不同网络类型） |
y = G(ax+b)
| x-输入 | a-权重 | b-偏移 |
|---|---|---|
| y-输出 | G()-激活函数 | ax+b-加权和 |
1.2. 正向传播
各个神经元的权重、偏移量等值是随机初始化的，正向传播的过程是将一组数据放入模型，从左到右走完整个网络，得到模型计算值（预测值）的过程。
1.3. 损失函数
损失函数是一个评价函数 P(预测值) = 损失值，损失函数越小，则模型表现越好，这里，就涉及到了两大类损失函数：
- 监督学习，有打标，也就是标准值，损失函数可以理解为 P（预测值） = ｜预测值 - 标准值｜
- 无监督学习，没有打标，损失函数是一个计算函数，来评价学习结果的好坏，这里不具体展开，只需要简单理解，将预测值带入函数，会得到一个评分即可。
1.4. 反向传播
反向传播是深度学习训练最重要的环节，因为这个环节会对模型参数进行调整，以尽可能得到更小的损失值，我们继续以上面的过程为例子：
损失值 = P（预测值） = P(G(ax+b)) = PG(a, x, b)
我们希望改变a的值，让损失值变小，因此，我们就可以对PG（a，x，b）求a的导数，让a沿着斜率（梯度）下降的方向变化。
- NLP自然语言处理问题的神经网络
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实际上，自然语言处理是一个很大的范畴，但落到如今，我们更常提到并且更感兴趣的，是生成式的语言大模型。那么，语言大模型是如何完成对话的，其训练过程又是如何呢？
2.1. 你吃了吗？吃了！
我们以【你吃了吗？吃了！】这组对话为例，结合我们第一章提到的深度学习过程，来复刻模型的训练过程：
上面演示的是一个最简单的对话训练过程，在这个过程中，首先要把输入（你吃了吗？）与输出（吃了！）编码成数学模型能直接计算的数据，之后，经过深度学习梯度下降的过程，完成模型训练。
这个时候出现了一个问题，和我们做赏析题一样，现实中，往往问题很短，但是答案很长，
2.2. 孤勇者
这时，聪明的我们就想到了一个办法，我们能不能把一段连续的字符串切割成一个个子串，然后将某个子串作为输入，计算下一个字是什么：
都
都是
都是勇
都是勇敢的
都是勇敢的，
都是勇敢的，你
都是勇敢的，你破
都是勇敢的，你破旧
都是勇敢的，你破旧的
都是勇敢的，你破旧的玩
都是勇敢的，你破旧的玩偶
随着字符串越来越长，那么编解码过程造成的信息失真就会非常严重，那么该如何解决这个问题？
这个时候就要提到包括ChatGPT在内的主流大模型都会使用的自注意力机制，在这里，我们不解析原理，只分享表现，所谓的自注意力机制，就是模型在生成文字的过程中，会考虑已经生成的词语之间的关系以及对生成的下一个词语的影响：
- 红色的字，是正在生成的字。
- 灰色的字，是对红字生成影响不大的字。
- 蓝色的字，是对红字生成影响更大的字。
都
都是
都是勇
都是勇敢
都是勇敢的，
都是勇敢的，你
都是勇敢的，你破
都是勇敢的，你破旧
在自注意力机制的影响下，语言的生成可以更加准确。
2.3. 整体流程
- 什么是注意力机制是什么？
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在上面一节，我们提到了注意力机制，那么什么是注意力机制呢？
3.1. seq2seq问题
AIGC生成式大模型于我们而言，最直观且最常见的表现形式就是Q&A，我们提出问题，模型做出回答，回答的过程，而这个问题，本质上就是通过一个字符序列推演出另一个字符序列的过程（seq2seq问题）。
我们无法穷举所有seq的可能，因此，解决seq2seq问题，就需要对seq进行语言识别（或者说编码），以下面的对话为例：
-你吃了吗？/你吃饭了吗？/恰好了吗？
-吃了。/好了。/吃完了。
我们可以看到，一个相同的问题和回答有不同的seq呈现形式，编码的过程，就是将上述提到到问题抽象出其本意（对于吃饭的询问），而在数据的世界中，一切仪式形态的终极都是数字的排列组合（多维矩阵）。因此，在数学世界中，解决seq2seq问题，就需要针对问题，通过编码的形式转化为语义矩阵，之后对矩阵进行推演，生成答案的矩阵，最后，经过解码的过程生成，从答案矩阵中得到我们想要的结果。
seq是由一个个元素组成的，不同的元素组成方式，最终的语义也是相去甚远，因此，如何在编解码的过程中合理准确的考虑seq组成元素间的组合效果，是问题的关键所在。
3.2. RNN与CNN
针对我们上面提到的问题，有两种常用的思考方式：
- RNN
RNN的方案很简单，我们在对seq中的第N个元素编码时，同时考虑前N-1个元素的编码结果：
通过这种递归的方式（本质是一个马尔可夫决策链），最后推演出整个seq的语义。
- CNN
CNN（卷积神经网络），本质上是考虑一个范围区间内数据的影响：
如上，同时考虑N-1，N，N+1三个元素对语义的综合影响，遍历整个seq的所有元素，最后得到整个seq的语义。
3.3. Attention机制
上面提到的RNN与CNN本身都是有一定缺陷的，不过这对于我们非算法研究者而言，不是关注的重点，对于RNN与CNN的介绍只是想让大家都对seq2seq问题有一个初步的概念。
GhatGTP解决seq2seq问题用的是Attention注意力机制。Attention 的思路是一步到位获取全局信息：
（A，B是全局序列矩阵 ）
Google模型中的注意力机制如下：
其中的Q、K、V是三个矩阵，这3个变量都是由原seq对应的矩阵与参数矩阵乘积得到的。
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