谷歌「首席科学家」三言两语:把AI『三个关键技术创新』机密讲清楚!向量空间+序...
谷歌「首席科学家」三言两语:把AI『三个关键技术创新』机密讲清楚:
(提示:序列到序列模型的缩写)
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他提到,理解大模型的本质,绕不开三项技术突破。
第一个是用向量空间来表达词语的意义,对应 word2vec 技术。
过去我们处理文本,往往把词当成孤立的符号,现在则是让每个词在高维空间里占一个位置。
比如“New York City”不再是简单的字符串,而是一个向量,能反映它常见的语境和内在含义。
word2vec 就是这么来的,通过预测词的上下文,把词的关系学进向量里。
这样,模型不仅能理解词之间的距离,甚至能做运算:比如 king 减去 man 加上 woman,结果就是 queen。
这种空间里的方向,还能表达性别、时态等语义变化,比如从公牛到母牛、从国王到王后、从他到她,都是类似的方向变换。
第二个是序列到序列的模型,也就是 seq2seq,用的是 LSTM。
LSTM 有点像带记忆的状态机,每读一个词就更新一次记忆,把整句话的信息都压进一个向量。
等读完输入句子,再用这个状态去生成输出,比如英译法。
这个思路一下子把机器翻译、文本摘要、甚至基因序列建模都串起来了。
第三项是注意力机制,也就是 Transformer 的核心。
以前模型处理长文本,总要顺序来,信息容易丢。注意力机制的思路,是把所有中间状态都保留下来,让模型自动决定关注哪些信息。
虽然计算量上是平方级别,但效果非常好。
更重要的是,Transformer 可以并行处理大量文本,把一千个词同时摊开算,效率远超 LSTM,非常适合现代的矩阵算力。
这三项技术合起来,让大模型在理解、生成和推理上都迈上了一个新台阶。
很多我们今天觉得理所当然的能力,其实都是站在这些创新的肩膀上实现的。
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{:13_413:}{:13_413:}{:13_413:} 有状态的向量 感谢分享!!跟着小甲鱼老师学习编程!AI时代不掉队{:13_428:}
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Seq2Seq FC粉丝 发表于 2025-8-28 08:29
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