有些事情,作起来要比想象中的容易

本文分享了作者从储备阶段到实际动手实现一门已有IEEE标准语言编译器的过程,强调实践中学习的重要性,并回顾了两个月内实现词法、语法解析及生成内存语法树的心得。
 

记得去年8月份就曾经想自己动手设计一门语言,一开始的想法是先实现一门跟自己的目标语言特征有相似性


的现存语言的编译器,在实现中积累对语言设计和实现的理解.记得当时选定了Ruby以后,就把C Ruby的源码


下载下来,打印出其语法BNF范式. 后来就是一直在研读Ruby的源码,零零星星也花了些时间,因为总是感觉对


C Ruby本身的实现理解的还不够通透,就一直没有真正开始自己的实作,在我的想象中,真正动手去实现一门


编程语言(仅指实现,不包括设计层面的工作)并不是一件容易的事情,潜在的这种假想就这样让自己一直处于


储备阶段.


及至到了新公司这边,自己的第一个任务就是实现一门语言(已经有相应的IEEE标准)的编译器. 这门语言已


经比较成熟,市面上支持它的编译器很多,也不乏一些开源的实现.自己一开始当然也是下载了语言的IEEE标准


和相应的开源实现研读了一番.不过公司里的工作不像个人任务那样,总是在你感觉达到一个好整以暇的状态


以后才开始进行,项目的schedule,release的deadline往往会驱使个人在达到相对准备就绪的状态以后就需要


开始实际工作的推进了(在我的理解中,对于预研型的项目来说,可能还可以有更多的储备时间,但对于工程性


较强的项目来说,储备时间往往并不会给很长).


于是在阅读了语言的BNF描述,并对相应开源实现作了一些研究以后,自己就开始上马了.到现在为止,过去了大


概有两个月时间,回头看来,自己也基本上实现了这个语言的词法,语法部分,支持80%的核心语法,可以成功地


读入该语言的源文件,并生成内存语法树.现在自己已经开始着手作一些语意层面的事情了.这个进度还是有些


出乎自己意料之外的.在刚着手作这件工作的时候,自己其实还多少是有些忐忑不安的,因为毕竟感觉还有太多


的东西不完全处于自己的掌控中,没有那种充沛的成竹在胸的感觉. 但真的推进起来,才发现,有很多东西,很多


理解,都是在实际的工作中强化,获得的.


想想去年的8月份,自己就开始蕴酿设计一门语言,也一直在作储备工作.过了一年时间,还是停留在储备阶段,没


有开始多少实质工作. 而真的被工作驱使,却在不到两个月的时间就已经大致实现了一门以前自己并不太熟悉


的语言的parser前端. 这里面固然有部分原因是因为近一年来工作的积累让自己可以更快速的完成相应工作,


但也真切的感受到 一个问题,如果不实际动手作,仅仅是从外面看,往往会被一些表面上的困难阻塞住,产生不


可逾越的感觉,及至真的动手作了,才会发现未必然.如果不是在新公司有工作需要,自己可能还是感觉没有作


好自主实现编译器的积累. 虽然自己现在在编译器设计实现方面仍存在大量的知识薄弱项需要补充,但这并不


意味着自己不可以开始着手作一些实际的工作.总是期待达到一个完美的积累状态再去动手实际作,结果可能


就是一直陷入积累的状态不能拔出.        

<think>嗯,用户之前已经问过关于RNN、LSTM和Transformer的区别,现在他要求更详细、更通俗易懂的解释。看来之前的回答虽然结构清晰,但可能有些术语过多,或者不够深入浅出。用户可能对技术细节不太熟悉,需要更贴近日常生活的类比和更简单的语言。 首先,我需要回顾一下之前的回答,确保不重复同样的内容,同时补充更多例子和比喻。用户提到“更加通俗易懂”,可能需要用更少的技术术语,更多的实际应用场景说明。比如,把RNN比流水线工作,LSTM加入记忆部门,Transformer则是团队协,这样的类比可能更容易理解。 还要注意结构,虽然之前的回答分点明确,但用户现在希望更详细,所以可能需要拆解每个部分,逐步展开。比如,在解释梯度消失问题时,可以用水管堵塞的例子,这样更直观。对于自注意力机制,可以用团队讨论中每个人关注不同人发言来比喻。 另外,用户可能想知道为什么Transformer比LSTM更好,背后的原因是什么,比如并行计算和长距离依赖处理。这里需要强调Transformer的并行处理能力,以及自注意力如何捕捉全局信息,而RNN和LSTM只能逐步处理。 还要检查是否有遗漏的关键点,比如位置编码在Transformer中的用,为什么RNN不需要显式的位置信息,而Transformer需要,这些可能需要进一步解释。 最后,确保语言口语化,避免学术化的表达,用短句和简单的词汇。比如,用“记性不好”而不是“梯度消失问题”,用“分工合”代替“并行计算”。同时,可能需要增加一些实际应用的例子,比如聊天机器人、翻译软件,来帮助用户理解不同模型的应用场景。 总结下来,需要将技术概念转化为日常生活中的比喻,增加具体例子,结构更循序渐进,语言更简单明了,确保用户即使没有专业知识也能理解。</think>好的!我尽量用生活中的比喻和通俗的语言来解释这些模型,帮您更好地理解它们的核心区别。 --- ### **一、先从「处理信息的方式」打个比方** #### **1. RNN:像一条单向流水线** - **工作方式**:想象一个工厂流水线工人,每次只能处理一个零件(一个词),完当前零件后,**把纸条传给下一个人**(隐藏状态传递)。但纸条传着传着容易**被揉烂或丢失**(梯度消失/爆炸)。 - **缺点**:如果处理长句子(比如100个词),到后面工人**完全忘了前面说了什么**,只能记住最近5-10个词的内容。 #### **2. LSTM:给流水线加了个「记忆部门」** - **改进点**:在流水线上加了三个「质检员」(三个门): - **遗忘门**:决定**忘记多少之前的信息**(比如“前面聊到天气,现在开始聊美食,可以忘掉天气了”) - **输入门**:决定**记住多少新信息**(比如“这段对话的重点是餐厅推荐”) - **输出门**:控制**对外输出的内容** - **优点**:能记住更长的信息(约100个词),适合翻译长句子。 #### **3. Transformer:全员开会讨论** - **工作方式**:所有人(所有词)**同时开会**,每个人发言时,其他人都要**评估他和其他人的关系**(自注意力机制)。比如: - “我(‘吃’)需要关注‘谁’在吃、‘吃什么’、‘在哪里吃’” - 通过**位置编码**给每个词发座位号,确保知道顺序 - **优点**:**一眼看完整句话**,捕捉所有词之间的关系,处理速度极快。 --- ### **二、关键区别的通俗解释** #### **1. 记性长短** - **RNN**:像金鱼,只能记几秒前的事 - **LSTM**:像普通人,能记住昨天的重要事情 - **Transformer**:像过目不忘的天才,能记住整本书 #### **2. 工作效率** - **RNN/LSTM**:必须**逐个处理词**,像排队结账 - **Transformer**:**所有词一起处理**,像超市同时开10个收银台 #### **3. 理解能力** - **RNN/LSTM**:只能看到**前面的词**(单向),或者勉强看前后(双向LSTM) - **Transformer**:**同时看到所有词**,还能分析谁和谁关系更密切(比如“它”指代哪个名词) --- ### **三、举个实际例子:翻译“我爱吃北京烤鸭”** #### **RNN的处理过程** 1. 看到“我”→记录“主语是我” 2. 看到“爱”→记录“动是爱” 3. 看到“吃”→发现和“爱”组成“爱吃” 4. 看到“北京烤鸭”→努力回忆前面内容,可能忘记“我”是主语 #### **LSTM的处理过程** 1. 用遗忘门丢掉不相关的信息(比如不需要记住“爱”的时态) 2. 用输入门重点记住“北京烤鸭”是食物 3. 输出门确保翻译成“I love eating Peking roast duck” #### **Transformer的处理过程** 1. “吃”同时关注“我”(谁在吃)、“爱”(程度)、“北京烤鸭”(吃什么) 2. “北京”和“烤鸭”自动形成强关联 3. 直接输出完整句子,无需逐步推导 --- ### **四、技术难点对比** | **问题** | RNN | LSTM | Transformer | |-------------------------|------------------------------|--------------------------|--------------------------| | **长句子理解** | 记不住前半句 | 能记但有限 | 轻松处理整段文本 | | **训练速度** | 慢(必须逐个词计算) | 慢 | 快(GPU可并行计算) | | **资源消耗** | 低 | 中等 | 高(需要大量显存) | | **常见错误** | 句子后半截逻辑混乱 | 可能混淆相似内容 | 过度关注无关词 | --- ### **五、现实中的应用场景** #### **RNN:简单任务** - **短信自动回复**:短文本的快速响应 - **股票价格预测**:基于前几天走势的简单预测 #### **LSTM:中等复杂度任务** - **语音转文字**:边说边转,需记住前几秒内容 - **电影评论情感分析**:理解“虽然特效好,但剧情差”的转折 #### **Transformer:复杂任务** - **ChatGPT对话**:保持数十轮对话连贯性 - **法律文书分析**:理解长达100页文档中的条款关联 - **论文自动摘要**:抓取全文核心观点 --- ### **六、一张图看懂演进史** ``` [单向流水线] → [带备忘本的流水线] → [全员协办公室] RNN(1986) → LSTM(1997) → Transformer(2017) 记性差 记性中等 过目不忘 速度慢 速度慢 速度快 ``` --- ### **七、选择建议:根据需求选工具** - **写诗/生成短文本**:用LSTM足够(比如手机输入法预测) - **实时语音翻译**:LSTM更省电(如翻译耳机) - **写论文/客服系统**:必须用Transformer(如ChatGPT) 希望这样解释能让您更直观地理解它们的区别!如果还有疑问,欢迎随时追问~ 😊
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