大模型拯救世界｜理论05｜Embedding模型的历史，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

大模型拯救世界｜理论05｜Embedding模型的历史

把 Embedding（“把东西变成向量”）的历史，想象成一部“让计算机越来越会读心术”的进化史。
下面用时间线 + 生活化例子串一遍，5 分钟就能记住关键节点。

🥉 第一代：分布式语义萌芽（1986）

• Hinton 的“分布式表示”论文

• 提出**“用一串连续数字表示含义”**的思想。

• 比喻

  ：第一次有人说“我们不用厚纸，用 300 个刻度尺就能描述‘苹果’的味道、颜色、形状”。

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🥈 第二代：统计共现矩阵（1990s）

• LSA / LDA

• 统计“哪些词常一起出现”，用**奇异值分解（SVD）**把大矩阵压成小向量。

• 比喻

  ：先统计全班谁跟谁常一起写作业，再把全班座位表压缩成“朋友圈坐标”。

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🥇 第三代：浅层神经网络（2003-2013）

• 2003：Bengio 神经语言模型

• 用前馈神经网络直接学出 Embedding。

• 2013：Word2Vec（Google）

• 两个极简模型：Skip-Gram（猜周围词）、CBOW（用周围词猜中心词）。
• 训练快，百万词汇 1 天搞定。
• 经典 demo：king-man+woman≈queen。

• 比喻

  ：从“手工统计朋友圈”升级到“让一个小学生每天玩猜词游戏，玩着玩着就悟出语义”。

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🏆 第四代：上下文相关 Embedding（2018-2019）

• ELMo

• 双向 LSTM，同一个词在不同句子里向量不同。

• 2018：BERT（Google）

• Transformer 双向注意力，“完形填空”预训练。
• Embedding 不再固定，“苹果”在“吃苹果” vs “苹果手机”里不同。

• 比喻

  ：以前“苹果”只有一个身份证；现在每个人在不同场合戴不同面具，向量随语境实时变化。

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🌈 第五代：跨模态 & 超大维（2020-至今）

• CLIP（OpenAI，2021）

• 把文字和图像塞进同一个向量空间，“文字找图”成现实。

• DALL-E、Stable Diffusion

• 用 CLIP 的图文空间做“文字→图片”生成。

• 大模型 Embedding 服务化

• OpenAI 的 text-embedding-ada-002、Meta 的 LASER、阿里的 EAS 等。
• 百万级文本→向量只需一次 API 调用。

• 比喻

  ：从“只会读文字的小书童”进化到“文字、图片、声音全看懂的百变小樱”。

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🧭 时间轴一览（可截图收藏）

1234567891011121314
1950s  One-Hot
  │
1986  分布式表示思想 (Hinton)
  │
1990s  LSA/LDA 共现矩阵
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2003  Bengio 神经语言模型
  │
2013  Word2Vec → GloVe
  │
2018  ELMo → BERT（上下文相关）
  │
2021  CLIP 图文跨模态
  │

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🎁 彩蛋：一张“语义地图”帮你秒懂

想象所有词/图/句落在一张 300 维的“隐形地球”上：

• 2013：把 50 万个点粗略地按语义聚类。
• 2018：每个点带“场景滤镜”，同样词在不同语境出现不同坐标。
• 2021：图片也被拉到同一张地图，输入“金毛狗”就能跳到对应照片的位置。

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✅ 记住一句话

Embedding 的进化史 = 维度越来越低、语义越来越准、模态越来越多、调用越来越简单的压缩魔法史。

想深挖某一阶段的技术细节（Word2Vec 的负采样？BERT 的掩码语言模型？CLIP 的对比学习？）告诉我，我继续拆！

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