词元嵌入（高中生版）

#2025/12/28 #ai

如何把“文字”变成计算机能算得懂的“超级数字档案”。

我们可以分三步来理解：

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第一步：给单词建立“人物属性面板” (静态嵌入)

  • 每个词（Token）都有了一个身份证号（ID，比如 101 代表 The）。
  • 但光有 ID 是不够的。这就好比在玩 RPG 游戏，如果只知道角色的名字叫“亚瑟”，你是不知道他强不强的。

你需要一张“属性面板”，上面写着：力量 90，智力 50，敏捷 70……

“词元嵌入”（Embedding）就是给每个词建立这样一张由一堆数字组成的“属性面板”。

  • 怎么做？ 模型里存了一张巨大的表（就像字典），每个词对应一行数字（比如 [0.1, -0.5, 0.8...]）。
  • 有什么用？ 这些数字代表了词的含义。
    • 比如，“猫”和“狗”的属性面板上的数字会很像（都是宠物），
    • 但“猫”和“汽车”的数字差别就会很大。
  • 模型一开始是随机填这些数字的
    • 通过“读”海量的书，它会慢慢调整这些数字，让它们能准确描述这个词的意思

第二步：让单词学会“看眼色” (上下文相关嵌入)

这是现代大模型（如 ChatGPT）和老一代技术最大的区别。

问题来了： 字典里的词是死的，但句子里的意思是活的。 比如单词 “Apple”：

  • 在句子 A 里：“我爱吃 Apple。”（它是水果）
  • 在句子 B 里：“Apple 发布了新手机。”（它是科技公司）

如果只用死板的“属性面板”，模型就会搞混。

解决方案：

  • 模型会让单词“看眼色”（关注上下文）。
  • 当模型读到句子 A 时，它看到周围有“吃”，就会把“Apple”的属性面板临时修改一下，加强“食物”的属性；
  • 当读到句子 B 时，看到周围有“手机”，就会加强它“科技”的属性。

这就是书中说的“与上下文相关的嵌入”（Contextualized Embeddings）。在这个阶段，单词不再是一个固定的死数字，而是根据语境动态变化的“变色龙”。

第三步：数据的“身材” (维度)

书中提到了一行代码输出 torch.Size()，这其实是在描述数据在电脑内存里长什么样。作为高中生，你可以把它想象成一个乐高积木块：

  • 1 (批次):
    • 就像你现在只拿了 1 本书来读（一次处理一个句子）。
  • 4 (序列长度):
    • 这句话里有 4 个词（比如 “Hello world” 被拆解加上开头结尾标记变成了 4 个词元）。
  • 384 (隐藏层大小):
    • 这就是我们刚才说的“属性面板”的长度。每一个词，电脑都用 384 个数字来描述它的特征。

所以，这行代码的意思是：电脑现在手里拿着 1 句话，这句话有 4 个词，每个词都用 384 个数字来详细描述它的含义。

总结一下

  1. 静态嵌入：
    • 就像给每个单词发了一张初始属性卡（查表）。
  2. 动态嵌入：
    • 单词进入句子后，根据周围的词（上下文），实时修改自己的属性卡，变得更准确。
  3. 最终目的：
    • 把人类的语言（文字），变成了计算机能进行加减乘除运算的数学向量。