大模型中embedding是什么
时间: 2025-02-22 19:21:45 浏览: 91
在大模型中,**Embedding** 是一种将离散的数据(如文本、类别等)转换为连续向量表示的技术。它能够捕捉数据之间的语义关系,并将其映射到低维空间中。通过这种方式,机器学习模型可以更好地理解和处理这些输入。
### Embedding 的工作原理
1. **词汇表构建**:首先需要建立一个词汇表(Vocabulary),包含所有可能出现的词或标记(Token)。每个单词在这个词汇表中有唯一的索引。
2. **初始化嵌入矩阵**:接下来会创建一个大小为 `[vocab_size, embedding_dim]` 的嵌入矩阵,其中 `vocab_size` 表示词汇表的大小,而 `embedding_dim` 则是希望得到的嵌入维度。初始值通常是随机生成的小数。
3. **查找并替换**:当给定一个新的句子或其他形式的输入时,我们会根据其对应的索引来查找这个嵌入矩阵中的相应行作为该词语的新表示;对于整个序列,则形成了一系列固定长度的向量组成的张量结构供后续网络层继续加工分析之用。
4. **训练更新**:随着模型的学习过程推进,在反向传播过程中也会对这组参数施加梯度下降算法调整优化,使得最终获得更贴合任务需求特征表达能力更强的结果出来。
5. **预训练和微调**:很多大型语言模型采用的是先大规模无监督地预先训练好一套通用性的 Embeddings 再针对特定应用场景下的少量样本进行有指导意义迁移学得更好性能表现的一种策略思路模式。
### 常见应用案例
- 文本分类与情感分析
- 机器翻译系统里源端目标两端各自对应不同种类的语言表述单位间的互相转化操作环节当中发挥重要作用地位不可忽视;
- 推荐系统内用户偏好预测以及物品相似度计算等方面也广泛涉及到了此类技术的应用实践领域范畴之内……
阅读全文
相关推荐

















