简介

文章揭示了大模型理解人类语言的两大核心技术：词嵌入(Embeddings)和位置编码(Positional Encoding)。词嵌入将词语转换为数学表示，使语义相近的词在向量空间中距离更近；位置编码解决了Transformer架构无法理解词语顺序的问题。两者协作使模型既能理解词义又能把握语序，真正"理解"语言，而非简单统计词频。这种将语言数学化的方法是大模型出现的关键。

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有人好奇大模型怎么理解人类语言，答案藏在两个基础技术里：Embeddings（词嵌入）和Positional Encoding（位置编码）。它们像语言模型的左右脑——一个负责理解词义，一个负责记住顺序。

图来自Dhanian

一、Embeddings：词语的数学表示

当你说"国王"和"王后"时，大模型眼里看到的是两组数字（比如[0.2, -0.2, 0.1,…,0.8]和[0.3, -0.1, …,0.7]。

这个过程分三步：

1. 把文本切成token（可能是单词/字/字母组合）
2. 查预训练好的词向量表
3. 输出对应数字组合

关键点在于：语义相近的词，其数字组合的几何距离也更近。这让"国王"和"王后"的距离比"国王"和"狗"更近，甚至还可以基于这些向量进行计算，表达一些语义逻辑，比如用“国王”的嵌入减去“男人”，再加上“女人”嵌入，结果接近“王后”的嵌入。不过，这种关系有时候也会暴露模型的偏见。

二、Positional Encoding：给词语加上坐标

但有个问题。Transformer 架构处理所有词是并行的，不像人类从左到右阅读。它天生不知道词的顺序。

"狗咬人"和"人咬狗"用的是同样的词，但意思完全不同。

位置编码就是为了解决这个问题。它给每个位置添加特定的数值，让模型知道每个词在句子中的位置。

有两种主要方法：

• 正弦编码：用数学公式计算固定的位置值
• 学习式编码：让模型自己学会如何表示位置

这相当于在词义理解的基础上，给模型装了个导航系统。现在它能分清"先有鸡还是先有蛋"这种顺序把戏了。

三、协作流程

1. 输入文本 → 2. 转成带语义的词向量 → 3. 叠加上位置坐标 → 4. 进入Transformer后续处理

   

总之，这两个机制决定了AI是否真的"理解"语言。让模型既知道"银行"指金融机构还是河岸（靠词向量），也能分清"存款银行"和"银行存款"（靠位置编码）。缺了任何一个，模型就将沦为一个高级词频统计器。多说一句，正是将所谓的“文科”通过数学化表示和计算，神奇的大模型才得以出现，这和其它领域科学化、工业化发展何其相似。

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