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从人工智能到大型语言模型与多模态计算的旅程 - 2 - 大型语言模型的工作原理 — 嵌入、向量与上下文窗口
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文探讨了大型语言模型（LLMs）的工作原理，包括嵌入、向量空间和上下文窗口。LLMs通过将文本转化为数字表示，利用数学权重预测下一个词。嵌入是表示词义的高维向量，向量搜索用于语义理解。上下文窗口限制了模型处理的令牌数量，影响其记忆能力。尽管LLMs功能强大，但嵌入和上下文窗口仍存在局限性。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）通过将文本转化为数字表示，利用数学权重预测下一个词。
- 嵌入是表示词义的高维向量，类似意义的词具有相似的嵌入。
- 向量搜索用于语义理解，通过比较嵌入找到概念上相似的文本。
- 上下文窗口限制了模型一次性处理的令牌数量，影响其记忆能力。
- LLMs的嵌入和上下文窗口存在局限性，例如无法反映细微的语境和持久的记忆。
❓
延伸问答
大型语言模型是如何工作的？
大型语言模型通过将文本转化为数字表示，利用数学权重预测下一个词，主要依赖于嵌入、向量空间和上下文窗口。
什么是嵌入，它有什么作用？
嵌入是表示词义的高维向量，类似意义的词具有相似的嵌入，帮助模型理解关系和语义。
上下文窗口在大型语言模型中有什么重要性？
上下文窗口限制了模型一次性处理的令牌数量，影响其记忆能力和对话的连贯性。
大型语言模型的嵌入和上下文窗口存在哪些局限性？
嵌入无法反映细微的语境和持久的记忆，而上下文窗口可能导致长文档被截断或忽略。
向量搜索是如何工作的？
向量搜索通过比较嵌入找到概念上相似的文本，而不是仅仅匹配确切的单词。
大型语言模型如何处理输入的令牌？
输入被分割成令牌，然后这些令牌被转换为嵌入，经过多层注意力机制捕捉语义。
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