参考视频：面试必刷：大模型为什么要设计大规模词向量嵌入层（Embedding）？_哔哩哔哩_bilibili

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回答从这几个方面入手：

1. embedding的作用

2. 为什么需要大规模？
3. 大规模词嵌入带来的问题以及解决手段？

Embedding的作用

语言中的词语本质上是离散的符号，不适合直接输入神经网络。

通过词向量嵌入（Embedding）层，可以将离散词映射到连续、稠密的低维实数向量空间。

这样，模型就能在向量空间中计算词与词之间的相似度和关系，捕捉词语的语义和句法信息，从而更好地理解语言。

大规模词嵌入的必要性

自然语言词汇量庞大，尤其是多语言模型中，词汇表规模更是异常巨大。

设计大规模的词嵌入表可以覆盖更多专业词汇、低频词和特殊符号，减少“未知词”（Out-Of-Vocabulary）对模型性能的影响。

同时，大规模词嵌入使得模型能够学习更加细致和丰富的语义表示，比如同一个词在不同上下文中的多义性，提升模型对复杂语言现象的理解和生成能力。

大规模词嵌入带来的问题以及解决手段

大规模词向量嵌入参数量庞大，导致训练和推理时计算资源和存储开销显著增加。为了解决这些问题，常用的方法包括：

• 分词（Tokenization）和子词单元（Subword units）：通过将词拆分为更小的单元，减少词表规模，同时保留对词义的表达能力。
• 哈希嵌入（Hash Embedding）等参数共享技术：有效压缩嵌入参数规模，减小内存占用。
• 稀疏表示或低秩分解：进一步减少嵌入层的参数量，提升计算效率。