不二如是 发表于 2025-8-27 14:30:00

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)

在线学习:

https://www.bilibili.com/video/BV1tWekziEuV

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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快速收敛 发表于 2025-8-27 15:08:46

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sunshine_8205 发表于 2025-8-27 15:29:53

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不二如是 发表于 2025-8-27 15:31:07

sunshine_8205 发表于 2025-8-27 15:29
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bohu 发表于 2025-8-27 20:38:18

有状态的向量

bohu 发表于 2025-8-27 20:41:28

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Clay_Chow 发表于 2025-8-28 06:06:23

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不二如是 发表于 2025-8-28 08:07:54

Clay_Chow 发表于 2025-8-28 06:06
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尉尉的可乐 发表于 2025-8-28 08:28:58

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FC粉丝 发表于 2025-8-28 08:29:35

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不二如是 发表于 2025-8-28 08:29:48

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不二如是 发表于 2025-9-22 10:04:12

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