DeepSeek系列——大模型处理自然语言任务的核心流程

主要观点总结

本文详细描述了使用大模型（如基于Transformer架构）处理自然语言任务的核心流程，以翻译为例，包括嵌入层、编码器、解码器、句子结构层次和核心机制（注意力与多层堆叠）的作用和流程。

关键观点总结

关键观点1: 嵌入层的作用

将离散文本转化为连续向量，使模型可进行数值计算，同时编码词的固有语义。

关键观点2: 编码器的核心功能

通过注意力机制捕捉词间关系和上下文依赖，增强语义理解的全局性；前馈神经网络进一步提炼语义；多层堆叠逐步深化语义表示。

关键观点3: 解码器的目标序列生成过程

通过自注意力和编码器-解码器注意力机制，生成与输入语义一致的目标序列；前馈与概率预测输出词的预测概率，生成最终的目标序列。

关键观点4: 句子结构层次的层次化处理

文本从“词→短语→子句→句子→段落→篇章”的多层堆叠，体现模型对语言结构的层次化理解。

关键观点5: 核心机制：注意力与多层堆叠

注意力机制是模型理解和生成文本的核心，多层堆叠提升模型的表达能力。

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