在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，我們不斷面臨著海量文本數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。為了有效地處理和理解這些數(shù)據(jù)，自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的研究者們一直在不斷探索和創(chuàng)新。而其中一個(gè)重要的研究方向就是語(yǔ)言模型（Language Model）。

在這篇文章中，我們將一起探索和理解 LLM 的構(gòu)建模塊，即向量、令牌和嵌入。這些構(gòu)建模塊是構(gòu)成語(yǔ)言模型的關(guān)鍵要素，它們?yōu)槲覀兲幚砦谋緮?shù)據(jù)提供了強(qiáng)大的工具和技術(shù)。

1.Vectors-向量：機(jī)器理解語(yǔ)言的基石

什么是向量?

著名科學(xué)家羅伊·凱恩斯曾經(jīng)給出了一個(gè)精辟的定義："嵌入是一種學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)換，使數(shù)據(jù)更具價(jià)值和意義"。在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)學(xué)習(xí)將原始的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高維連續(xù)向量空間中的向量表示，這種向量恰恰能夠編碼和體現(xiàn)文本所承載的實(shí)際語(yǔ)義信息，因此被稱為"語(yǔ)義向量嵌入"。

相較于傳統(tǒng)的離散符號(hào)表示方式，語(yǔ)義向量嵌入的核心優(yōu)勢(shì)在于，它可以自動(dòng)捕捉并編碼單詞之間的同義關(guān)系、語(yǔ)法關(guān)聯(lián)以及上下文語(yǔ)義信息，從而使得具有語(yǔ)義相似性的詞語(yǔ)在向量空間中彼此臨近。這種連續(xù)的向量表示不僅大幅簡(jiǎn)化了底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜度，更為關(guān)鍵的是,它為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提供了一種高度緊致且信息豐富的內(nèi)部數(shù)據(jù)形式，從而有效提升了模型的學(xué)習(xí)能力和表現(xiàn)力。

 要真正領(lǐng)會(huì)向量在人工智能中的重要意義，我們通常需要從數(shù)學(xué)和物理學(xué)的基本原理著手。在這些學(xué)科領(lǐng)域中，向量通常被定義為同時(shí)具有大小和方向的物理量。而從幾何視角來(lái)看，向量可以采用有向線段表示，線段長(zhǎng)度代表其大小，箭頭方向則對(duì)應(yīng)向量指向。向量是一種復(fù)合量度，能夠準(zhǔn)確描述簡(jiǎn)單的標(biāo)量無(wú)法完整刻畫的多維概念，如力、速度或位移等。

然而，在現(xiàn)代人工智能領(lǐng)域，向量的應(yīng)用則更為抽象和創(chuàng)新。在 LLM 中，向量被用作表示和編碼文本或數(shù)據(jù)的數(shù)字化形式，這種表示通常被稱為"嵌入"。嵌入是高維實(shí)數(shù)向量，能夠精準(zhǔn)捕捉單詞、句子乃至整個(gè)文檔所蘊(yùn)含的豐富語(yǔ)義信息。

將自然語(yǔ)言文本轉(zhuǎn)化為嵌入向量的過(guò)程，賦予了 LLM 理解和處理人類語(yǔ)言的本質(zhì)能力。有了這種嵌入表示，LLM 就可以在連續(xù)的向量空間中捕捉單詞和短語(yǔ)之間的語(yǔ)義聯(lián)系，從而完成諸如文本生成、情感分析、語(yǔ)義理解等高級(jí)自然語(yǔ)言處理任務(wù)。

事實(shí)上，嵌入向量是構(gòu)筑現(xiàn)代 LLM 和生成式人工智能系統(tǒng)的數(shù)學(xué)基石。隨著模型規(guī)模和復(fù)雜度不斷提高，能夠高效穩(wěn)定地學(xué)習(xí)和利用語(yǔ)義向量嵌入，將成為決定人工智能性能上限的關(guān)鍵因素。透徹掌握向量和嵌入的本質(zhì)概念，對(duì)于全面理解和進(jìn)一步推進(jìn)大語(yǔ)言模型至關(guān)重要。

從某種意義上而言：向量是一個(gè)單維數(shù)組。

下面的代碼片段介紹了向量的基本思想。正如大家所看到的，“向量”是一個(gè)簡(jiǎn)單的一維數(shù)組，具體如下：

import numpy as np
 
# Creating a vector from a list
vector = np.array([1, 2, 3])
print("Vector:", vector)
 
# Vector addition
vector2 = np.array([4, 5, 6])
sum_vector = vector + vector2
print("Vector addition:", sum_vector)
 
# Scalar multiplication
scalar = 2
scaled_vector = vector * scalar
print("Scalar multiplication:", scaled_vector)

2.Tokens-令牌：LLM 的基石

LLM Tokens 是 LLM 中的一個(gè)關(guān)鍵概念，直接影響著模型的輸入表示和計(jì)算效率。作為一種文本數(shù)據(jù)在模型內(nèi)部的表示形式，在文本上下文中，令牌可以是單詞、單詞的一部分(子詞)或甚至單個(gè)字符，這取決于具體的令牌化策略。

例如，句子 “I love natural language processing” 在不同的令牌化策略下可能會(huì)被分割為不同的令牌序列：

• 字符級(jí): ['I',' ','l','o','v','e',...]
• 單詞級(jí): ['I','love','natural','language','processing']
• 子詞級(jí): ['I', 'love', 'nat', 'ural', 'lan', 'guage', 'pro', 'cess', 'ing']

令牌化是將原始文本轉(zhuǎn)換為模型可解釋的離散符號(hào)序列的過(guò)程。在這個(gè)過(guò)程中，令牌器根據(jù)預(yù)定義的編碼方案，將輸入文本按照特定的規(guī)則(如基于字節(jié)對(duì)編碼 BPE、WordPiece 等)拆分為一系列令牌，并將每個(gè)令牌映射為一個(gè)特殊的向量表示，使之可以被 LLM 理解和操作。

在實(shí)際的場(chǎng)景中，令牌化策略對(duì) LLM 的性能有著深遠(yuǎn)影響。合理的策略不僅可以減小詞匯表大小、解決未知詞問(wèn)題，更重要的是能夠?yàn)槟Ｐ吞峁└玫恼Z(yǔ)義信號(hào)，提高泛化能力。不同的 LLM 通常會(huì)采用不同的令牌化方案，以最大限度地發(fā)揮模型的潛力。

然而，令牌并非是一成不變的，在模型輸出時(shí)也需要經(jīng)過(guò)逆向的解碼過(guò)程，將生成的令牌序列譯回可讀的文本形式。這個(gè)解碼過(guò)程與令牌化策略相對(duì)應(yīng)，確保了數(shù)據(jù)在模型內(nèi)外的無(wú)縫轉(zhuǎn)換。

LLM 的上下文長(zhǎng)度，即模型一次可以接受和生成的最大令牌數(shù)，是衡量其性能的關(guān)鍵指標(biāo)之一。受限于計(jì)算資源，模型通常無(wú)法處理任意長(zhǎng)度的文本，因此，需要采用上下文窗口或序列截?cái)嗟炔呗詫?duì)超長(zhǎng)輸入進(jìn)行分塊處理。合理設(shè)置上下文長(zhǎng)度不僅可以充分利用硬件能力，更重要的是能夠最大化模型對(duì)上下文語(yǔ)義的捕捉能力。

因此，總的來(lái)說(shuō)，令牌是 LLM 內(nèi)部處理文本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)單元。通過(guò)高效的令牌化策略和解碼機(jī)制，LLM 能夠無(wú)縫地在離散符號(hào)和連續(xù)文本之間轉(zhuǎn)換，展現(xiàn)出卓越的自然語(yǔ)言理解和生成能力。令牌化技術(shù)的不斷創(chuàng)新和上下文長(zhǎng)度的持續(xù)擴(kuò)展，將繼續(xù)推動(dòng) LLM 在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

從本質(zhì)上來(lái)講，令牌是向量形式的文本表示。

對(duì)于 LLM 而言，將輸入文本轉(zhuǎn)換為模型可解釋的令牌序列是一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。無(wú)論是開源的 Llama 2 等模型，還是商業(yè)化的 GPT-4，其底層的令牌化過(guò)程都有著一些共通之處,但也存在各自的特色。

以下代碼片段基于流行的 Hugging Face Transformers 庫(kù)和 OpenAI 的 Tiktoken 工具包，展示了如何將原始文本分詞并編碼為不同 LLM 可接受的令牌表示。

 對(duì)于 Hugging Face 的模型如 Llama 2：

rom transformers import LlamaTokenizer


tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("decaphr-research/llama-7b-hf")
text = "This is a sample text to tokenize."
tokens = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")

此處，我們先實(shí)例化一個(gè) LlamaTokenizer 對(duì)象，該對(duì)象包含了 Llama 2 模型的詞匯表和編碼規(guī)則。接著使用 tokenizer.encode() 方法將文本轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的令牌張量表示。

3.Embeddings-嵌入：語(yǔ)義空間

Embeddings-嵌入，是賦予令牌以語(yǔ)義語(yǔ)境的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。如果令牌是文本的向量表示，那么嵌入就是融入了語(yǔ)義語(yǔ)境的令牌表征，代表了文本的意義和上下文信息。如果令牌是由令牌器編碼或解碼的，那么嵌入模型則負(fù)責(zé)生成以向量形式存在的文本嵌入表示。

嵌入賦予了 LLM 理解語(yǔ)境、微妙語(yǔ)義和詞語(yǔ)/短語(yǔ)所蘊(yùn)含細(xì)微差異的能力，是模型從大量文本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)獲得的，不僅編碼了令牌的身份，更重要的是捕捉了令牌之間的關(guān)系。

通常而言，嵌入是 LLM 的根基性組成部分。正是通過(guò)嵌入，LLM 獲得了對(duì)語(yǔ)言的深入理解，從而能夠在諸如情感分析、文本摘要和問(wèn)答等任務(wù)中展現(xiàn)出細(xì)致入微的理解和生成能力。作為 LLM 的入口，嵌入也可被用于 LLM 之外，將文本轉(zhuǎn)換為保留語(yǔ)義語(yǔ)境的向量表示。

當(dāng)文本通過(guò)嵌入模型時(shí)，會(huì)生成一個(gè)包含對(duì)應(yīng)嵌入的向量。以下是來(lái)自開源嵌入模型 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 和 OpenAI 的 text-embedding-3-small 模型的嵌入示例：

# 開源嵌入模型示例
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted to a vector"]
embeddings = model.encode(sentences)


# OpenAI嵌入模型示例 
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
text = "This is another example sentence."
response = openai.Embedding.create(
    input=text, model="text-embedding-ada-002"
)
embedding = response["data"][0]["embedding"]

這些嵌入向量能夠有效地捕捉文本的語(yǔ)義信息，使之可以被機(jī)器學(xué)習(xí)模型理解和操作。在自然語(yǔ)言處理的許多任務(wù)中，將原始文本轉(zhuǎn)換為嵌入向量是必不可少的第一步，而嵌入的質(zhì)量也直接影響著模型的整體性能表現(xiàn)。

因此，嵌入技術(shù)在 LLM 中扮演著極為重要的角色。高質(zhì)量的嵌入不僅使得 LLM 能夠充分理解輸入文本的豐富語(yǔ)義信息，更是賦予模型在各類自然語(yǔ)言處理任務(wù)中展現(xiàn)出人類水平甚至超人類水平能力的關(guān)鍵所在。伴隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進(jìn)步，嵌入技術(shù)也在持續(xù)演進(jìn)，為 LLM 注入越來(lái)越強(qiáng)大的語(yǔ)言理解和生成能力。

隨著 LLM 在諸多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，嵌入技術(shù)必將得到更多關(guān)注和創(chuàng)新。無(wú)論是在提高嵌入質(zhì)量、擴(kuò)展嵌入應(yīng)用場(chǎng)景還是開發(fā)高效的嵌入算法上，都有大量的研究和實(shí)踐空間值得開拓?？梢灶A(yù)見，在不久的將來(lái),更先進(jìn)的嵌入技術(shù)將出現(xiàn)，進(jìn)一步催化 LLM 在自然語(yǔ)言處理乃至人工智能整個(gè)領(lǐng)域的飛速發(fā)展。

因此，可以毫不避諱的認(rèn)為：嵌入是 LLM 的基本特性

4.向量、令牌和嵌入，三者之間的關(guān)系

基于上述所述，LLM 的處理管道中，令牌、向量和嵌入是三個(gè)密切相關(guān)卻又有所區(qū)別的核心組件。

令牌是語(yǔ)言的最小單元，可以是單詞、子詞或字符，是 LLM 理解和生成自然語(yǔ)言的基石。每個(gè)令牌都會(huì)在模型的底層表示為一個(gè)向量，即一組數(shù)值，使之可被機(jī)器高效計(jì)算和處理。

向量為令牌提供了數(shù)學(xué)框架，使語(yǔ)言單元可被量化和建模。但并非所有向量都能準(zhǔn)確反映語(yǔ)義信息。這就需要借助嵌入技術(shù)了。

嵌入是經(jīng)過(guò)專門訓(xùn)練，能夠捕捉語(yǔ)義關(guān)聯(lián)和上下文依賴的特殊向量表示。與簡(jiǎn)單的 one-hot 編碼不同，嵌入向量能夠體現(xiàn)詞語(yǔ)/短語(yǔ)之間的相似性、類比關(guān)系等豐富語(yǔ)義，為 LLM 提供更為細(xì)致入微的語(yǔ)義理解基礎(chǔ)。

由令牌到嵌入，代表了從離散的語(yǔ)言符號(hào)到連續(xù)的語(yǔ)義空間的邁進(jìn)。LLM 首先將輸入文本進(jìn)行令牌化，得到一系列與語(yǔ)言單元相對(duì)應(yīng)的離散標(biāo)記；隨后通過(guò)嵌入層，這些離散令牌被映射到語(yǔ)義向量空間中，賦予上下文語(yǔ)境。

因此，掌握令牌、向量和嵌入，是理解 LLM 處理自然語(yǔ)言的基礎(chǔ)。令牌作為數(shù)據(jù)單元的載體，向量為機(jī)器計(jì)算奠定數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，而嵌入則賦予了語(yǔ)義理解的能力。三者缺一不可，共同構(gòu)筑了 LLM 技術(shù)的支柱。

正是這些組件的高效協(xié)同，賦予了 LLM 卓越的語(yǔ)言理解和生成能力，使其能以人性化的方式，極高的準(zhǔn)確性和多功能性完成諸如問(wèn)答、摘要、對(duì)話等復(fù)雜的自然語(yǔ)言處理任務(wù)，推動(dòng) AI 應(yīng)用程序的飛速發(fā)展。

未來(lái)，令牌化、向量化和嵌入技術(shù)必將持續(xù)演進(jìn)，以支持更加強(qiáng)大的 LLM 模型。例如新穎的子詞分割算法、更高效的稀疏向量編碼方案以及融合注意力機(jī)制的高階嵌入等創(chuàng)新，都將進(jìn)一步提升 LLM 在語(yǔ)言理解和生成方面的性能。

與此同時(shí)，我們也需要反思這些底層機(jī)制可能存在的潛在缺陷和偏見，并致力于開發(fā)更加公平、可靠和透明的 LLM 技術(shù)，使之能夠持續(xù)為人類社會(huì)帶來(lái)價(jià)值?？偟膩?lái)說(shuō)，掌握了語(yǔ)言技術(shù)的基本組成單元，將有助于更深入地理解 LLM 的本質(zhì)，把握其發(fā)展方向，并為構(gòu)建更加智能、公正、可信的人工智能系統(tǒng)指明方向。