LLM大模型中,Embedding 模型的作用
时间: 2025-02-12 15:58:22 浏览: 130
### Embedding模型在大型语言模型(LLM)中的角色
Embedding模型作为大型语言模型的一个核心组件,在处理自然语言数据方面起着至关重要的作用。通过将离散的词或短语映射到连续向量空间,使得机器能够理解和表示人类语言的意义[^1]。
#### 向量化输入文本
为了使神经网络可以接受并理解文字信息,首先需要把原始的文字转换成数值形式。这一过程由嵌入层完成,它会为每一个单词分配一个多维实数数组——即所谓的“词向量”。这些高维度特征不仅包含了词汇本身的特性,还隐含了上下文关系和其他语义属性[^2]。
```python
import torch.nn as nn
class SimpleEmbedding(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embed_dim):
super(SimpleEmbedding, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
def forward(self, x):
return self.embedding(x)
```
#### 维护长期依赖性
在一个典型的序列预测任务中,比如翻译或者问答系统里,保持住较长时间跨度内的记忆对于提高性能至关重要。而embedding正好可以帮助捕捉这种远距离的相关模式,从而增强整个架构的学习能力[^3]。
#### 支持高效训练与推理
由于采用了低秩近似的方法来压缩参数规模,因此即使面对海量级的数据集也能够在合理时间内收敛;同时得益于硬件加速技术的支持,实际应用过程中也能实现快速响应和实时交互体验。
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