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🔢 一、“频率”是什么？
在 NLP 中，**词频（frequency）**通常指的是：
某个单词或 token 在语料库中出现的次数（或比例）
举例：
"The cat sat on the mat. The cat is happy."
-
"the"出现了 3 次 -
"cat"出现了 2 次 -
"happy"出现了 1 次
→ 频率越高，词在语料中越“常见”。
🏋️♀️ 二、“权重”是什么？
权重（weights） 是模型训练出来的一组参数，用于表示每个 token、维度、层级的影响力。例如：
-
Embedding 矩阵中每个 token 的向量
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Attention 中的 Q/K/V 权重矩阵
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FFN 或 LayerNorm 的参数权重
它们会随着模型训练不断更新，并不直接由词频决定。
🧠 你为什么觉得“频率像权重”？你的直觉是对的！
这是因为在以下场景中，频率确实会影响权重：
| 场景 | 频率与权重的关系 |
|---|---|
| 📚 词向量训练（如 word2vec） | 高频词可能会主导训练，但通常会被降权（subsampling） |
| 🤖 Embedding 层初始化 | 训练初期，频率高的词更容易被学到有用的向量（权重更稳定） |
| 🧠 TF-IDF 模型中 | 权重 = 词频 × 逆文档频率，频率直接决定“权重” |
| 🔍 统计语言模型 | 高频词的条件概率（即权重）更大 |
| 🧱 Transformer 模型 | 词频影响训练数据分布，进而影响 attention 分布和参数学习趋势 |
❌ 但注意：
在 Transformer、LLaMA、GPT 这类深度模型中，“频率”只是训练数据的统计特性，最终权重是通过反向传播、loss 优化得到的，与频率没有线性等价关系。
也就是说：
频率不是权重，但频率会“影响”权重的学习。
✅ 总结一句话：
你说的“频率就是权重”在 TF-IDF 这类模型中几乎完全成立；但在深度神经网络（如 LLM）中，频率只是输入分布的一部分，权重是模型训练出来的，不是直接等于频率的。