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2. embedding
在大型语言模型如GPT-3中“embedding”嵌入通常指的是词嵌入Word Embeddings或位置嵌入Position Embeddings。这些嵌入在模型内部用于表示输入文本的不同方面以便模型能够理解和处理自然语言文本。 词嵌入Word Embeddings词嵌入是将自然语言中的单词映射到向量空间的技术。在大型语言模型中每个单词都会被表示为一个固定长度的向量这个向量编码了单词的语义信息。这使得模型能够理解单词之间的语义关系从而更好地生成连贯的文本或解决自然语言处理任务。 位置嵌入Position Embeddings位置嵌入用于表示输入文本中单词的位置信息。因为大型语言模型是基于注意力机制的它们需要知道单词在输入序列中的位置以正确处理语法和语义。位置嵌入是一种将位置信息编码成向量的方式使得模型可以在考虑单词的同时考虑它们在句子中的位置。
这些嵌入向量通常是在模型的训练过程中学习得到的模型会不断地调整这些向量以最优化其性能。嵌入在自然语言处理中扮演着关键的角色因为它们有助于模型理解和表达文本的复杂信息。通过将单词和位置信息嵌入到连续向量空间中大型语言模型可以更好地处理自然语言文本实现各种文本生成和理解任务。
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