大模型中的嵌入向量

主要观点总结

本文介绍了在自然语言处理中，Token化为张量前的关键步骤——词嵌入（Embedding）和位置嵌入（Position Embedding）的作用和原理。同时，也解释了为什么需要Segment Embedding以及Embedding在解决语言离散性与模型计算连续性问题的作用。文章最后简单描述了张量的概念。

关键观点总结

关键观点1: Embedding的作用和原理

Embedding是将Token转为张量的过程，是自然语言处理中重要的预处理步骤。每个Token通过Embedding都会转换为一个高维向量，这个向量能够捕获Token的语义信息。Embedding通过向量空间将语义上相似的单词映射到相近的位置，从而允许模型通过简单的数学运算来理解语言。

关键观点2: 位置嵌入（Position Embedding）的必要性

位置嵌入是为了解决Transformer模型在处理自然语言时的“盲目性”问题。Transformer模型在计算一个词如何影响另一个词时，并不知道这两个词在句子中的物理位置。因此，需要位置嵌入来标记Token的顺序，帮助模型理解词与词之间的关系。

关键观点3: Segment Embedding的作用

Segment Embedding用于区分输入序列中不同的句子或逻辑段落。在大语言模型中，它帮助模型理解句子边界和段落关系，特别是在处理多句输入的任务中至关重要。

关键观点4: Embedding解决了哪些问题

Embedding主要解决了语言的离散性与模型计算的连续性之间的问题。通过将离散的语言问题转化为可计算的数学问题，Embedding允许我们通过计算向量之间的相似性来比较语义之间的相似度，并进行语义之间的类比关系。