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LLM表征的提取方式

LLM（大语言模型）的表征是指模型处理文本后输出的向量（通常是高维实数向量），这些向量编码了文本的语义、语法、上下文关联等信息，是后续任务（如分类、检索、聚类、生成等）的核心输入。表征的提取方式直接影响其对下游任务的有效性，不同方式的设计与模型结构、预训练目标、下游任务需求密切相关。

一、基于特定Token的提取方式

LLM的输出通常是序列中每个Token的向量（如BERT的每个字/词向量，GPT的每个生成Token向量），但下游任务常需要单向量表征（如一句话的整体向量）。基于特定Token的提取方式，是从序列中选择一个“代表性Token”的向量作为整体表征。

1. [CLS] Token（适用于Encoder-only模型，如BERT）

• 原理：Encoder-only模型（如BERT）在预训练时，会在输入序列前强制添加一个特殊Token [CLS]（意为“Classification”）。该Token不对应任何实际语义，但其向量在预训练过程中专门学习“序列级语义”——通过与其他所有Token的注意力交互，捕捉整个序列