大语言模型embedding模型
时间: 2025-01-25 14:06:03 浏览: 53
### 大语言模型与Embedding模型概述
#### 大语言模型简介
大语言模型是指那些拥有大量参数的神经网络结构,能够处理复杂的自然语言理解任务。这类模型基于Transformer架构设计而成,在预训练过程中利用海量文本语料库来捕捉词语间的依赖关系以及上下文信息[^2]。
#### Embedding模型的概念
Embedding是一种将离散的对象映射成连续向量空间的技术方法。对于文本而言,就是把单词转换为固定长度的实数向量形式;而对于更复杂的数据类型如图片、视频,则会先提取其特征再进行嵌入操作。这种表示方式有助于计算机更好地理解和处理非数值型的信息[^5]。
#### Transformer及其变体的工作机制
- **自注意力机制**:允许每个位置上的节点关注序列中其他所有位置的信息,从而增强了对远距离依赖性的建模能力。
- **编码器-解码器框架**:由多个相同的层堆叠构成,每一层内部包含了多头自注意单元和前馈全连接子层两部分组成。
- **掩蔽策略**:为了模拟真实的对话场景,在训练时会对未来的标记施加遮挡措施,使得当前时刻仅能访问过去的记录。
#### AR(Autoregressive)模型特点
AR模型是从左至右单方向扫描输入序列的一种模式,它依据先前已知的部分逐步构建起整个输出序列。具体来说就是在每一步迭代计算过程中都将之前产生的结果反馈给系统作为新的条件输入,进而推断出后续可能出现的最佳选项。由于该特性决定了此类体系特别擅长于执行诸如文章创作之类的创造性质的任务。
#### 实际应用场景举例
借助上述提到的大规模预训练成果,开发者们得以快速搭建起各类实用工具和服务平台。比如智能客服机器人可以根据用户提问自动检索最贴切的回答方案;机器翻译软件则实现了跨语言交流无障碍沟通等功能。另外还有像Sora这样的创新项目,通过引入时空片(spacetime patches),成功实现了多媒体内容的一体化表征,进一步拓宽了AI创造力的应用边界[^3]。
```python
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
text = "Replace me by any text you'd like."
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)
print(output.last_hidden_state.shape)
```
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