在 Ruby 中构建您自己的语言模型：分步指南

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介绍

大型语言模型 (LLM) 彻底改变了自然语言处理 (NLP) 领域，使机器能够理解、生成甚至与人类进行有意义的对话。它们是聊天机器人、机器翻译、内容生成等应用程序的支柱。虽然 Python 因其 TensorFlow 和 PyTorch 等广泛的库生态系统而成为 LLM 开发的主导语言，但 Ruby 提供了一个独特且令人耳目一新的机会来深入研究这些模型背后的基本概念。

Ruby 的优雅和可读性使其成为实验语言模型内部工作原理的优秀语言。通过专注于基础知识，Ruby 使开发人员能够揭开 NLP 复杂性的神秘面纱，并更深入地了解这些模型的幕后运作方式。此外，Ruby 充满活力的社区和简单的语法使得即使没有深厚的机器学习背景的人也可以使用它。

本指南将引导您逐步完成使用 Ruby 构建简单但实用的 LLM 的过程。我们将探索从预处理文本数据到实现 N-gram 模型、在数据集上训练它以及测试其生成预测的能力等各个方面。最后，您不仅将拥有一个有效的实现，而且还将获得进一步扩展和优化它的知识。

无论您是想要探索法学硕士领域的 Ruby 爱好者，还是渴望尝试新事物的 NLP 学习者，本指南都将帮助您踏上语言建模之旅。

目录

  1. 理解语言模型
  2. 设置环境
  3. 构建数据集
  4. 实现语言模型
  5. 训练模型
  6. 测试和使用模型
  7. 硬件要求和性能
  8. 高级部分
  9. 结论

理解语言模型

什么是语言模型？

语言模型是自然语言处理 (NLP) 系统的基础组件。它根据前面单词提供的上下文来预测单词或单词序列的可能性。这种对单词序列概率进行建模的能力使机器能够“理解”并生成类似人类的文本。

核心理念

本质上，语言模型计算单词序列的概率：

compress_image-20241123102843846.png

这里：

  • image-20241123102908062.png是句子的总体概率。
  • 是单词的条件概率!，给出序列中前面的单词。

image-20241123102918842.png 通过为单词组合分配概率，模型可以确定哪些序列更“自然”或更有可能。

语言模型的类型

  1. 统计语言模型 (SLM)：

    • 这些模型依靠统计技术来估计概率。

    • 示例包括：

      • N-gram 模型

        ：通过仅考虑固定数量的前面单词来简化概率计算（

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      • 隐马尔可夫模型 (HMM)：使用状态之间的概率转换来生成文本或识别模式。

  2. 神经语言模型 (NLM)：

    • 使用神经网络捕获单词之间更复杂和远程的依赖关系。
    • 示例包括：
      • 循环神经网络 (RNN)：处理不同长度的序列，但难以应对长期依赖性。
      • Transformers：使用自注意力机制对整个序列之间的关系进行建模，形成 GPT 和 BERT 等现代 LLM 的支柱。
语言模型的应用
  1. 文本生成：
    • 语言模型可以通过一次预测一个单词来生成连贯的句子、段落甚至整篇文章。
  2. 语音识别：
    • 通过识别音频输入中最可能的单词序列，将口语单词转换为文本。
  3. 机器翻译：
    • 通过理解上下文和语法，将文本从一种语言翻译成另一种语言。
  4. 自动完成和自动更正：
    • 当用户键入时预测或更正单词，从而提高工作效率和准确性。
  5. 聊天机器人和虚拟助理：
    • 通过理解用户输入并生成相关响应来启用对话式人工智能。
语言建模的挑战
  1. 数据稀疏性：
    • 人类语言浩瀚，很难有足够的数据来涵盖所有可能的单词组合。
  2. 远程依赖：
    • 捕获句子或段落中相距较远的单词之间的关系在计算上具有挑战性。
  3. 歧义：
    • 许多单词和短语根据上下文具有多种含义。
  4. 资源要求：
    • 训练和部署大规模模型需要大量的计算资源。
为什么语言模型很重要？

语言模型构成了许多人工智能系统的支柱，使机器能够以人类感觉自然的方式处理和生成文本。通过预测序列中接下来发生的内容，它们提供了从预测文本到自动内容创建等各种应用程序所需的结构。它们的发展突破了机器所能实现的界限，使 NLP 成为人工智能中最令人兴奋的领域之一。

正如我们在本指南中所做的那样，通过从头开始构建语言模型，您将对教授机器理解和生成语言所涉及的技术和挑战有更深入的了解。

为什么使用红宝石？

Ruby 的简单性和优雅性使其成为学习和实验的绝佳选择。虽然在机器学习任务方面不如 Python 快，但 Ruby 可以有效地处理更简单的模型，是教育目的或快速原型制作的绝佳选择。

设置环境

在深入代码之前，请设置您的开发环境。

安装所需的宝石

我们将使用以下宝石：

  • numo-narray 用于数值计算。
  • csv 用于数据处理。
  • pstore 用于保存模型。

使用以下命令安装它们：

gem install numo-narray
gem install pstore

初始化项目

为您的项目创建一个目录：

mkdir ruby_llm
cd ruby_llm

构建数据集

语言模型需要文本数据。为了简单起见，我们将使用一个小的句子数据集。

示例数据集

将以下文本保存在名为 的文件中：

the cat sits on the mat
the dog barks at the moon
the bird sings in the tree

预处理数据

创建一个脚本来标记和清理文本：

require 'csv'

def preprocess(file)
  data = File.read(file).downcase
  sentences = data.split("\n").map { |line| line.split }
  vocabulary = sentences.flatten.uniq
  { sentences: sentences, vocabulary: vocabulary }
end

data = preprocess('dataset.txt')
File.open('data.pstore', 'wb') { |f| Marshal.dump(data, f) }

运行脚本：

ruby preprocess.rb

实现语言模型

我们将实现一个基本的 N-gram 语言模型。

定义模型

创建一个文件：

require 'pstore'
require 'numo/narray'

class LanguageModel
  attr_reader :vocabulary, :ngrams

  def initialize(n = 2)
    @n = n
    @ngrams = Hash.new(0)
    @vocabulary = []
  end

  def train(sentences)
    sentences.each do |sentence|
      (0..sentence.length - @n).each do |i|
        ngram = sentence[i, @n]
        @ngrams[ngram] += 1
      end
    end
    normalize
  end

  def normalize
    @ngrams.transform_values! { |count| count.to_f / @ngrams.values.sum }
  end

  def predict(context)
    candidates = @ngrams.select { |ngram, _| ngram[0...-1] == context }
    candidates.max_by { |_, probability| probability }&.first&.last
  end

  def save_model(file)
    store = PStore.new(file)
    store.transaction do
      store[:ngrams] = @ngrams
      store[:vocabulary] = @vocabulary
    end
  end

  def load_model(file)
    store = PStore.new(file)
    store.transaction do
      @ngrams = store[:ngrams]
      @vocabulary = store[:vocabulary]
    end
  end
end

训练模型

创建一个脚本：

require_relative 'language_model'

data = Marshal.load(File.read('data.pstore'))
sentences = data[:sentences]

model = LanguageModel.new(2)
model.train(sentences)
model.save_model('model.pstore')

puts "Model trained and saved!"

运行脚本：

ruby train.rb

测试和使用模型

创建一个脚本：

require_relative 'language_model'

model = LanguageModel.new
model.load_model('model.pstore')

puts "Enter a word (or 'exit' to quit):"
loop do
  input = gets.chomp
  break if input == 'exit'

  prediction = model.predict([input])
  if prediction
    puts "Next word prediction: #{prediction}"
  else
    puts "No prediction available."
  end
end

运行脚本并测试预测：

ruby test_model.rb

Enter a word (or 'exit' to quit):
the
Next word prediction: cat

Enter a word (or 'exit' to quit):
cat
Next word prediction: sits

Enter a word (or 'exit' to quit):
dog
Next word prediction: barks

Enter a word (or 'exit' to quit):
bird
Next word prediction: sings

Enter a word (or 'exit' to quit):
tree
No prediction available.

Enter a word (or 'exit' to quit):
exit

硬件要求和性能

硬件推荐

  • 开发：任何具有 4GB+ RAM 的现代计算机。

  • 训练更大的模型

    :

    • 8GB+ RAM 适用于更大的数据集。
    • SSD 存储可实现更快的数据访问。

性能考虑因素

  1. 数据集大小：较大的数据集可以提高准确性，但需要更多的内存和处理能力。

  2. N-gram 大小：较高的 n 值捕获更多上下文，但会增加计算复杂性。

  3. 优化

    :

    • 使用 Numo::NArray 进行更快的数值运算。
    • 使用 Ruby 线程进行并行训练（适用于高级用户）。

高级部分

在本高级部分中，我们将探讨如何增强基于 Ruby 的语言模型。我们将深入研究更复杂的算法、优化技术以及与外部库的集成，以使您的模型更上一层楼。

实施 N-gram 模型

虽然简单模型可能使用二元组 (n=2)，但增加 n 的值可以显着提高模型的预测能力。

def build_n_gram_model(corpus, n)
  n_grams = Hash.new { |hash, key| hash[key] = [] }
  tokens = corpus.split
  tokens.each_cons(n) do |gram|
    key = gram[0...-1].join(' ')
    value = gram[-1]
    n_grams[key] << value
  end
  n_grams
end

平滑技术

要处理 n 元模型中的零概率，请应用拉普拉斯平滑等平滑技术。

def predict_next_word(model, context)
  vocabulary_size = model.values.flatten.uniq.size
  word_counts = model[context] || {}
  total = word_counts.values.sum + vocabulary_size
  probabilities = Hash.new(1.0 / total) # Laplace smoothing

  word_counts.each do |word, count|
    probabilities[word] = (count + 1).to_f / total
  end

  probabilities.max_by { |_, prob| prob }[0]
end

与机器学习库集成

利用 torch.rb 等 Ruby gem 将深度学习功能集成到您的模型中。

require 'torch'

# Define a simple neural network model
class LanguageModel < Torch::NN::Module
  def initialize(vocab_size, embedding_dim, hidden_dim)
    super()
    @embeddings = Torch::NN::Embedding.new(vocab_size, embedding_dim)
    @lstm = Torch::NN::LSTM.new(embedding_dim, hidden_dim)
    @linear = Torch::NN::Linear.new(hidden_dim, vocab_size)
  end

  def forward(input)
    embeds = @embeddings.call(input)
    lstm_out, _ = @lstm.call(embeds)
    scores = @linear.call(lstm_out[-1])
    scores
  end
end

多线程并行化

使用 Ruby 的线程功能并行处理数据来提高性能。

require 'thread'

def process_corpus_in_parallel(corpus_chunks)
  queue = Queue.new
  corpus_chunks.each { |chunk| queue << chunk }

  threads = Array.new(4) do
    Thread.new do
      until queue.empty?
        chunk = queue.pop(true) rescue nil
        process_chunk(chunk) if chunk
      end
    end
  end
  threads.each(&:join)
end

通过结合这些先进技术，您可以显着增强基于 Ruby 的语言模型的功能和效率。尝试不同的方法来找到适合您的特定用例的最佳组合。

结论

恭喜！您已经用 Ruby 构建了函数式 N-gram 语言模型。虽然这是一个基本实现，但它为理解语言模型提供了坚实的基础。您可以通过以下方式扩展此功能：

  • 使用更大的数据集。
  • 实施 LSTM 或 Transformer 等高级模型。
  • 探索 TensorFlow 或 PyTorch 等库的 Ruby 绑定。
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