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02 | Embedding是怎么“长出来”的？从查表到训练过程全解
副标题：如何从字符变成向量，再从向量学会语义
一、什么是 Embedding？
Embedding 是语言模型中用于表示 token 的高维向量。
每个 token 本质上是一个编号，Embedding 是将这个编号映射为一个可学习的、具有语义的向量表示。
二、从 Token 到 Embedding 的流程
- Token → ID：token 被赋予一个唯一编号，如
"GPT"→32874； - ID → 向量：模型维护一个 Embedding Table，查表得到向量表示：
- 示例：
Embedding[32874] = [0.23, -0.71, ..., 0.08]（通常为768~4096维）；
- 示例：
- 向量 → 输入模型：这些向量才是 Transformer 的输入。
三、Embedding Table 是什么？
它是一个二维矩阵，结构如下：
| 参数项 | 数值（示例） |
|---|---|
| 词表大小 | 50,257 个 token |
| 向量维度 | 4096维（GPT-4） |
| 表大小 | 50,257 × 4096 |
每一行对应一个 token，每一列是该 token 的某个维度特征值。
四、Embedding 是怎么“训练”的？
Embedding 是通过梯度下降 + 反向传播自动学习出来的：
- 初始化时是随机数；
- 通过每次预测误差（Loss），反向传播误差信号；
- 梯度更新时，Embedding 表中使用过的行被调整；
- 多次迭代后，语义相似的 token 向量逐渐靠近。
例：模型预测“他很[ ]” → 真值是“高兴”，若预测成“伤心”，则“伤心”向量会被远离目标，“高兴”会被吸引靠近。
五、Embedding 有哪些特性？
| 特性项 | 描述 |
|---|---|
| 高语义密度 | 向量距离可表示语义接近性 |
| 稠密向量 | 不使用 one-hot，而是每个 token 有实数向量 |
| 共享策略 | GPT 输入输出可共享同一套 embedding 参数表 |
| 可视化分析 | 可使用 PCA / t-SNE 降维分析语义聚类关系 |
六、Embedding 的优化与扩展
- 冻结 Embedding：微调时固定原始向量，防止过拟合；
- 预训练向量初始化：如加载 GloVe / word2vec 向量；
- 多语言融合：跨语言词向量训练共享语义空间；
- 低频词建模：对出现次数少的 token 设计特殊正则策略或 fallback机制。
七、总结
Token 是语言的门票，Embedding 是语义的能量条。
Embedding 将离散的语言编号映射为模型能理解的语义空间，为语言模型的理解、记忆与生成奠定了数值基础。
附：Embedding 向量可视化示例
为了直观理解 Embedding 如何表达语义接近关系，我们可以将高维向量（如 768维）通过降维方法（如 t-SNE 或 PCA）投影到二维空间。
示例图：
在这张图中：
- 同类词（如“高兴”、“开心”、“快乐”）聚集成簇；
- 反义词（如“伤心”、“痛苦”）位于另一区域；
- 专有名词（如“清华”、“哈佛”、“斯坦福”）也呈现语义团簇特征。
这种结构证明了：模型确实在向量空间中学习了语义相似性，即便只是通过统计和误差传播训练出来的。
可视化工具推荐：TensorBoard Embedding Projector、UMAP、t-SNE、PCA。