速盈配资 通俗解释:大模型是怎么理解文字的?_数字_含义_个数
通俗解释:大模型是怎真奇怪速盈配资,你说这大模型到底是用什么办法理解人类文字的啊?
前几天我老婆这么问我。
我告诉她,大模型会把每个词都用数字来表示。
这样预测下一个词,就变成了在做一道计算题。
展开剩余92%只要不停地往后做计算题,它就可以不停地输出文字。
她听完好像更疑惑了的样子:可是一个词语的含义那么丰富,用数字是怎么能把这些丰富含义都表达出来的呢?
比如像「苹果」既可以是一种水果,又可以是一家公司,数字到底要怎么表达出复杂含义呢?
于是我决定换个方式给她通俗解释一下。
我们先假设「国王」这个词用1表示,「女王」这个词也用1表示。
是不是可以看作,这两个词在某一个维度上是相同的,比如「地位」当然也可能是别的维度。
而如果「女王」这个词用2表示,就说明这两个词在某一个维度上是不同的,这个维度可能是「性别」,也可以是别的。
你看,用一个数字,就可以从一个维度上来描述两个词的区别。
现在我们开始用两个数字来表示每一个词。
假设「国王」是(2,1),「女王」是(2,2)。
是不是可以看作,它们在某一个维度上(地位)是一样的,而在另一个维度上(性别)是不一样的。
你看,我们用更多的数字来表示每一个词,就可以更细致地来描述它。
现在我们再加两个词。
「男人」这个词,在性别上和国王相同,都是1,但是地位和国王不同,记为1,所以男人是(1,1)。
「女人」这个词和在性别上和女王相同(都是2)速盈配资,地位上和男人相同所以记为(1,2)。
有趣的事情就发生了,你会发现:国王减去男人再加上女人,等于女王。
你看,在地位上,二减一再加一等于二。在性别上,一减一加二等于二,而二、二刚好就是女王。
我们仅仅用了两个数来表示每一个词,再配合简单的加减法,就模拟出了这四个词在两个维度上的区别和相互关系。
那如果更多的数来表示每一个词,比如三个、十个数、一百个数、一千个数,并且用更复杂的计算方法,不就可以从更多维度更细致地描述每一个词之间的关系?
实际上大模型就是这么干的。
在GPT-1里,每一个词用768个精确到小数点后七位数的数字来表示。
在GPT-2里,每一个词是用1600个数来表示。
GPT-3,是用12288个数。
在DeepSeek 第二代模型里,用了21000个数来表示每一个词。DeepSeek-V3用7168个数来表示每一个词。
不过大模型不会告诉你,每一个数究竟代表什么意思,虽然肯定代表着某种含义或者属性。
用来表示每一个词的这一堆数字,专业术语叫「词嵌入」,英文叫 embedding。
词嵌入,为什么要叫这么奇怪的名字呢?
其实词嵌入这个名字还挺形象。你看啊,刚才我们用两个数字来表示一个词,两个数字是不是可以看作是一个二维坐标?或者是二维向量。
那么用两个数字来表示一个词,是不是就相当于把这个词,嵌入到一个空间里。
用三个数字来表示一个词,就相当于把词嵌入到一个三维空间里。
用7168个数来表示每个词,就相当于把这些词嵌入到一个7168维的空间里,虽然我画不出来,也想象不出来,但7168维的空间在数学上确实存在。
这就是为什么它叫词嵌入,因为真的是把词嵌入到数学空间里。
顺便说一下,词嵌入和Token ID是两个完全不同的东西。
Token ID是一个词在词库里的编号,而词嵌入是直接用一堆数来模拟这个数。
TokenID相当于图书馆里某本书的编号,而词嵌入相当于这本书的摘要。
那每一个词的词嵌入的值是怎么定出来的呢?
刚开始都是随机的,相当于所有词随机散乱地分布在一个房间里。
在大模型训练阶段,就开始「打扫」房间,会根据人类现有大量文字的分布规律,把每个词收拾到最合适的位置上,意思相近的词通常会离得更近一些。
训练完以后,每个词的位置关系就可以体现出它和其他词的关系,就像前面这个例子。
而一个词的含义,本质上就是由它和其他词的关系决定。
比方说,我们在解释一个词的时候,会用很多其他词来解释它,而用来解释的这些词,又需要用另一些词来解释,如此往复,最后发现,词和词相互交织在一起才形成了每一个词的含义。
那像「苹果」这个词,又可以表示一种水果,又可以表示一家公司品牌。
那它的词嵌入的位置,究竟是在水果这边,还是在公司这边呢?
答案:都不是。
一开始,处在一个中间状态,就像薛定谔的猫。
当它和其他词出现在一起,会相互发生计算,改变它原来的值,坍塌为某一种更具体的含义。
比如当苹果前面出现了一个吃字,那这个吃字就会和苹果发生计算,把苹果的词嵌入更新为水果那个苹果。
而如果「苹果」的后面跟了一个「手机」或者「公司」,那这些词同样会和苹果发生计算,把苹果的词嵌入更新为专门指代公司品牌的值。
这就像人一样,也得通过上下文来判断一个词的含义。
所以回过头来,大模型是怎么理解文字的?
每一个词都是大量的数学计算。
—收工—
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