视频字幕
在人工智能大模型中，embedding是一个核心概念。让我们先思考一个基本问题：计算机如何理解和处理文字？人类可以直接理解文字的含义，比如看到苹果这个词，我们立刻知道它代表一种水果。但计算机不同，它只能处理数字。这就需要一种技术将文字转换为计算机能理解的数字形式，这种技术就叫做embedding。简单来说，embedding就是将离散的符号，比如文字、图像，转换为连续的数值向量的技术。
欢迎来到AI大模型的世界！今天我们要了解一个核心概念：Embedding。简单来说，Embedding就是将人类的语言文字转换为计算机能够理解的数字向量的技术。就像翻译一样，它把文字翻译成数字语言，让机器能够处理和理解我们的语言。
现在让我们深入了解embedding的数学表示。每个词都用一个固定长度的数字向量来表示，比如一个300维的向量。所有这些词向量构成了一个高维的向量空间。在这个空间中，语义相似的词会聚集在一起，距离更近。最有趣的是，词向量之间存在数学关系。比如著名的例子：国王减去男人，再加上女人，得到的向量非常接近王后的向量。这说明embedding不仅能表示词的含义，还能捕捉词之间的语义关系。
Embedding是如何训练出来的呢？首先，我们需要大量的文本数据作为训练素材。神经网络通过学习文本中词与词之间的关系，尝试根据上下文来预测目标词汇。在这个过程中，网络不断调整每个词的向量表示，使得语义相似的词在向量空间中更加接近。经过大量的训练后，我们就得到了高质量的词向量，这些向量能够很好地捕捉词汇的语义信息。
Embedding在AI大模型中发挥着至关重要的作用。首先是语义理解，它帮助模型真正理解词汇的含义，而不仅仅是符号匹配。其次是关系建模，embedding能够发现和表示词汇之间的复杂语义关系。第三是计算效率，向量化的表示使得大规模文本处理变得可能。最后是多模态融合，embedding提供了统一的数学框架，可以将文本、图像、音频等不同模态的信息表示在同一个向量空间中，实现真正的跨模态理解。
那么，为什么我们需要Embedding呢？传统的文本处理方法存在明显局限。比如独热编码虽然简单，但表示稀疏且不包含任何语义信息。而纯粹的符号匹配无法理解词汇的真正含义。当词汇量很大时，还会遇到维度灾难问题。相比之下，Embedding提供了密集的向量表示，包含丰富的语义信息。它的维度可控，通常在几百到一千维之间。更重要的是，预训练的词向量可以在不同任务间复用，实现迁移学习。正因为这些优势，Embedding成为了现代AI系统的基础组件，广泛应用于机器翻译、搜索引擎、推荐系统等领域。
现在让我们深入了解embedding的训练过程。首先，我们需要构建上下文窗口，比如在句子'我喜欢吃苹果很甜'中，以'苹果'为中心词，周围的词作为上下文。然后，神经网络尝试根据上下文词来预测中心词。接下来计算损失函数，衡量预测结果与真实结果的差距。通过反向传播算法，不断调整词向量的参数。这个过程会重复进行，直到模型收敛。在训练过程中，语义相似的词会逐渐在向量空间中聚集，最终形成高质量的词向量表示。
在AI大模型中，embedding发挥着至关重要的作用。首先，在输入层，embedding将原始文本转换为模型可以处理的数值向量。同时，还会添加位置编码，让模型理解词语在序列中的位置信息。在注意力机制中，embedding帮助计算不同词语之间的关联程度。通过多层Transformer的处理，embedding在每一层都会被进一步精炼，提取更深层的语义特征。最终，在输出生成阶段，模型基于这些丰富的语义表示来生成新的文本。此外，预训练的embedding还支持迁移学习，让模型能够将已学到的知识应用到新的任务中。
那么，为什么我们需要embedding呢？让我们对比一下传统方法和embedding的差异。传统的one-hot编码存在严重问题：首先是维度爆炸，每个词都需要一个与词汇表大小相等的向量，非常稀疏且浪费存储空间。更重要的是，one-hot编码无法表达任何语义关系，所有词之间的距离都相等。而embedding提供了密集的向量表示，不仅大大减少了存储空间，还能捕捉丰富的语义信息。通过embedding，我们可以计算词语间的语义相似度，比如'国王'和'王后'的相似度很高。正因为这些优势，embedding成为了现代AI系统不可或缺的基础技术，广泛应用于搜索引擎、机器翻译、对话系统和文本生成等领域。