通俗解释:大模型是怎么理解文字的?

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真奇怪,你说这大模型到底是用什么办法理解人类文字的啊?

前几天我老婆这么问我。

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我告诉她,大模型会把每个词都用数字来表示。

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这样预测下一个词,就变成了在做一道计算题。

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只要不停地往后做计算题,它就可以不停地输出文字。

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她听完好像更疑惑了的样子:可是一个词语的含义那么丰富,用数字是怎么能把这些丰富含义都表达出来的呢?

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比如像「苹果」既可以是一种水果,又可以是一家公司,数字到底要怎么表达出复杂含义呢?

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于是我决定换个方式给她通俗解释一下。

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我们先假设**「国王」这个词用1表示,「女王」这个词也用1**表示。

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是不是可以看作,这两个词在某一个维度上是相同的,比如「地位」当然也可能是别的维度。

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而如果**「女王」这个词用2表示,就说明这两个词在某一个维度上是不同**的,这个维度可能是「性别」,也可以是别的。

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你看,用一个数字,就可以从一个维度上来描述两个词的区别。

现在我们开始用两个数字来表示每一个词。

假设**「国王」是(2,1),「女王」是****(2,2)**。

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是不是可以看作,它们在某一个维度上(地位)是一样的,而在另一个维度上(性别)是不一样的。

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你看,我们用更多的数字来表示每一个词,就可以更细致地来描述它。

现在我们再加两个词。

**「男人」**这个词,在性别上和国王相同,都是1,但是地位和国王不同,记为1,所以男人是(1,1)。

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**「女人」**这个词和在性别上和女王相同(都是2),地位上和男人相同所以记为(1,2)。

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有趣的事情就发生了,你会发现:国王减去男人再加上女人,等于女王。

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你看,在地位上,二减一再加一等于二。在性别上,一减一加二等于二,而二、二刚好就是女王。

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我们仅仅用了两个数来表示每一个词,再配合简单的加减法,就模拟出了这四个词在两个维度上的区别和相互关系。

那如果更多的数来表示每一个词,比如三个、十个数、一百个数、一千个数,并且用更复杂的计算方法,不就可以从更多维度更细致地描述每一个词之间的关系?

实际上大模型就是这么干的。

在GPT-1里,每一个词用768个精确到小数点后七位数的数字来表示。

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在GPT-2里,每一个词是用1600个数来表示。

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GPT-3,是用12288个数。

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在DeepSeek 第二代模型里,用了21000个数来表示每一个词。DeepSeek-V3用7168个数来表示每一个词。

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不过大模型不会告诉你,每一个数究竟代表什么意思,虽然肯定代表着某种含义或者属性。

用来表示每一个词的这一堆数字,专业术语叫**「词嵌入」**,英文叫 embedding。

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词嵌入,为什么要叫这么奇怪的名字呢?

其实词嵌入这个名字还挺形象。你看啊,刚才我们用两个数字来表示一个词,两个数字是不是可以看作是一个二维坐标?或者是二维向量。

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那么用两个数字来表示一个词,是不是就相当于把这个词,嵌入到一个空间里。

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用三个数字来表示一个词,就相当于把词嵌入到一个三维空间里。

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用7168个数来表示每个词,就相当于把这些词嵌入到一个7168维的空间里,虽然我画不出来,也想象不出来,但7168维的空间在数学上确实存在。

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这就是为什么它叫词嵌入,因为真的是把词嵌入到数学空间里。

顺便说一下,词嵌入和Token ID是两个完全不同的东西。

Token ID是一个词在词库里的编号,而词嵌入是直接用一堆数来模拟这个数。

TokenID相当于图书馆里某本书的编号,而词嵌入相当于这本书的摘要。

那每一个词的词嵌入的值是怎么定出来的呢?

刚开始都是随机的,相当于所有词随机散乱地分布在一个房间里。

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在大模型训练阶段,就开始「打扫」房间,会根据人类现有大量文字的分布规律,把每个词收拾到最合适的位置上,意思相近的词通常会离得更近一些。

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训练完以后,每个词的位置关系就可以体现出它和其他词的关系,就像前面这个例子。

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而一个词的含义,本质上就是由它和其他词的关系决定。

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比方说,我们在解释一个词的时候,会用很多其他词来解释它,而用来解释的这些词,又需要用另一些词来解释,如此往复,最后发现,词和词相互交织在一起才形成了每一个词的含义。

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那像「苹果」这个词,又可以表示一种水果,又可以表示一家公司品牌。

那它的词嵌入的位置,究竟是在水果这边,还是在公司这边呢?

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答案:都不是。

一开始,处在一个中间状态,就像薛定谔的猫。

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当它和其他词出现在一起,会相互发生计算,改变它原来的值,坍塌为某一种更具体的含义。

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比如当苹果前面出现了一个吃字,那这个吃字就会和苹果发生计算,把苹果的词嵌入更新为水果那个苹果。

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而如果「苹果」的后面跟了一个「手机」或者「公司」,那这些词同样会和苹果发生计算,把苹果的词嵌入更新为专门指代公司品牌的值。

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这就像人一样,也得通过上下文来判断一个词的含义。

所以回过头来,大模型是怎么理解文字的?

每一个词都是大量的数学计算。

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  • 大模型 AI 能干什么?
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  • 用好 AI 的核心心法
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  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
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  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
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  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
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bisal的专栏 608
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