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能够做物理题的网站,哪个网站有做形象墙,wordpress 文章外链,深圳做网站排名公司推荐从序列切分到上下文窗口#xff1a;语言模型如何在有限历史中学习01—为什么序列建模必须切分数据 ​ 自然语言文本本质上是长度不定的连续序列。在训练神经网络语言模型#xff08;如 RNN / LSTM#xff0c;乃至后来的 Transformer#xff09;时#xff0c;我们会遇到一个…从序列切分到上下文窗口语言模型如何在有限历史中学习01—为什么序列建模必须切分数据​ 自然语言文本本质上是长度不定的连续序列。在训练神经网络语言模型如 RNN / LSTM乃至后来的 Transformer时我们会遇到一个非常现实的工程限制模型一次只能处理固定长度的序列无法将整篇长文本直接作为一个输入样本​ 因此在训练语言模型之前必须将原始长文本切分成多个长度一致的小子序列subsequences再将这些子序列组织成小批量batch进行训练。​ 本文将系统梳理序列建模中常见的数据切分策略并重点对比理论上的滑动窗口实践中更常用的随机采样与顺序采样同时给出完整代码实现与设计动机帮助你从“原理理解”过渡到“工程实践”。1. 语言建模本质上是“逐 token 的预测任务”​ 真实世界中的文本往往非常长例如整本小说《The Time Machine》。而在语言建模任务中我们通常采用自回归建模方式在时间步ttt模型根据历史xt(x1,⋯ ,xt−1)x_{t}(x_1, \cdots, x_{t-1})xt​(x1​,⋯,xt−1​)预测下一个 tokenxtx_txt​每个时间步都对应一个预测任务2. 模型一次只能看到有限长度的上下文​ 无论是传统的 RNN还是现代的大语言模型LLM模型在一次前向计算中只能接收固定长度的输入序列。这个长度通常记为KaTeX parse error: Expected EOF, got _ at position 14: T \text{num_̲steps}。​ 也就是说哪怕原始文本再长模型在某一次训练或推理时也只能基于最近的TTT个 token 进行预测。​ 这就带来了一个不可回避的现实约束长文本≠模型可直接处理的输入 \text{长文本} \ne \text{模型可直接处理的输入}长文本模型可直接处理的输入3. 序列切分把长文本变成可学习的监督样本​ 因此对于一条很长的序列我们必须先对其进行切分将原始文本拆分为多个长度为TTT的子序列每一个子序列都会对应一个训练样本每个样本的目标都是预测该子序列中“下一个 token 序列”​ 从监督学习的角度来看这一步的本质是通过切分长序列构造大量 「局部上下文 → 下一个 token」的训练样本。​ 也正是在这一过程中“序列切分策略”成为连接语言建模理论与工程实现的关键环节。