大模型中的嵌入向量

文章主旨：

本文详细介绍了词嵌入（Embedding）及其在自然语言处理中的作用，涵盖了Word Embedding、Position Embedding、Segment Embedding的概念及实现方法。

关键要点：

• 词嵌入（Embedding）是将文字转换为张量的过程，使计算机能够对语言数据进行数学运算。
• Word Embedding提供了词汇语义信息，通过将词转化为向量形成张量。
• Position Embedding解决了模型无法感知词序的问题，将位置信息编码到词嵌入中，确保模型理解上下文中的顺序关系。
• Segment Embedding用于区分输入序列中的不同句子或逻辑段落，帮助模型理解多句输入的语义关系。
• Embedding通过数学表示解决了语言的离散性问题，使模型能够计算语义相似性和逻辑类比。

内容结构：

• 词嵌入基础概念：

  解释了标量、向量、矩阵等张量的定义及其作用，强调将文本转化为张量以进行数学运算的必要性。

• Word Embedding：

  描述了Word Embedding的工作方式，通过将经过Tokenizer处理的Token转为向量，形成N*M维张量，并举例说明其实现方式。

• Position Embedding：

  探讨了Transformer模型对词序的“盲目性”问题，详细说明了位置嵌入的生成和作用，展示其如何标记Token顺序并与Word Embedding融合。

• Segment Embedding：

  分析了Segment Embedding在区分句子或段落中的关键作用，尤其是在处理多句输入任务中的应用。

• Embedding的意义：

  总结Embedding如何解决语言离散性与模型计算连续性之间的问题，强调其在语义相似性与类比关系中的计算能力。

文章总结：

本文以深度解析和具体示例阐明了Embedding在自然语言处理中的核心作用，可作为学习语言模型构建的重要参考。

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江南一点雨

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