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news 2025/10/7 14:08:39

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（借助 DeepSeek-V3 辅助生成）

在自然语言处理（NLP）中，初始向量是指模型在处理输入文本时，将每个 Token（如词、子词或字符）映射到高维向量空间的起点。这些初始向量是模型训练的基础，它们的生成方式直接影响模型的收敛速度和最终性能。以下是初始向量的核心生成方法及其技术细节：

这是最基础的初始化方式，适用于从头开始训练模型的场景。
具体步骤：

嵌入层（Embedding Layer）：模型会预先定义一个嵌入矩阵（Embedding Matrix），其大小为 [词汇表大小 × 嵌入维度]。例如，若词汇表包含 50,000 个 Token，嵌入维度为 768，则矩阵形状为 [50000, 768]。
随机采样：
- 每个 Token 对应的初始向量从某种概率分布中随机采样，常见的分布包括：
  - 正态分布：均值为 0，方差较小（如 0.02），例如 torch.randn(dim) * 0.02。
  - 均匀分布：在区间 [-a, a] 内均匀采样，例如 PyTorch 默认的均匀初始化。
数值示例：
- 假设 Token "苹果" 的初始向量可能是 [0.12, -0.34, 0.56, ..., 0.78]（维度为 768）。

特点：

在某些场景中，模型会直接加载预训练的词向量（如 Word2Vec、GloVe）作为初始值，以加速训练或提升效果。
具体步骤：

预训练词向量库：
- 使用公开的词向量库（如 Word2Vec 的 Google News 300 维向量，或 GloVe 的 50/100/200/300 维向量）。
对齐词汇表：
- 将当前模型的词汇表与预训练词向量库的词汇表对齐，未对齐的 Token 仍随机初始化。
冻结或微调：
- 冻结：保持预训练向量不变，仅训练模型其他部分（适用于小数据集）。
- 微调：允许预训练向量在训练中更新（更灵活但需更多数据）。

示例：

特点：

在 Transformer 架构中，初始向量还需叠加 位置编码（Positional Encoding），以赋予模型感知 Token 顺序的能力。
生成方式：

固定编码（如原始 Transformer）：

$PE_{(pos,2i)}=sin(\frac{pos}{10000^{2i/d}})$

$PE_{(pos,2i+1)}=cos(\frac{pos}{10000^{2i/d}})$

可学习编码：

示例：

特点：

不同的分词方法（如 WordPiece、BPE、SentencePiece）会改变 Token 的粒度，从而影响初始向量的数量和语义划分：

示例：

对中文句子 "深度学习"，BPE 可能拆分为 ["深", "度", "学", "习"]，而 WordPiece 可能拆分为 ["深", "度学", "习"]，导致初始向量不同。

初始向量并非固定不变，而是在训练过程中通过反向传播不断调整：

优化目标：

维度	说明
技术本质	将离散符号映射到连续向量空间，为模型提供可计算的语义起点。
核心方法	随机初始化、预训练词向量加载、位置编码叠加。
关键影响	影响模型收敛速度、语义表示质量、多任务泛化能力。
实际应用	需根据任务需求选择初始化策略（如大数据集用随机初始化，小数据集用预训练）。

通过合理设计初始向量，模型能够更高效地学习语言规律，这也是大模型（如 GPT-4、LLaMA）成功的关键基础之一。