在当今信息爆炸的时代，我们不断面临着海量文本数据的挑战。为了有效地处理和理解这些数据，自然语言处理（NLP）领域的研究者们一直在不断探索和创新。而其中一个重要的研究方向就是语言模型（Language Model）。
在这篇文章中，我们将一起探索和理解 LLM 的构建模块，即向量、令牌和嵌入。这些构建模块是构成语言模型的关键要素，它们为我们处理文本数据提供了强大的工具和技术。
1.Vectors-向量：机器理解语言的基石
什么是向量?
著名科学家罗伊·凯恩斯曾经给出了一个精辟的定义：”嵌入是一种学习转换，使数据更具价值和意义”。在自然语言处理领域，神经网络通过学习将原始的文本数据转换为高维连续向量空间中的向量表示，这种向量恰恰能够编码和体现文本所承载的实际语义信息，因此被称为”语义向量嵌入”。
相较于传统的离散符号表示方式，语义向量嵌入的核心优势在于，它可以自动捕捉并编码单词之间的同义关系、语法关联以及上下文语义信息，从而使得具有语义相似性的词语在向量空间中彼此临近。这种连续的向量表示不仅大幅简化了底层数据结构的复杂度，更为关键的是,它为神经网络模型提供了一种高度紧致且信息丰富的内部数据形式，从而有效提升了模型的学习能力和表现力。
要真正领会向量在人工智能中的重要意义，我们通常需要从数学和物理学的基本原理着手。在这些学科领域中，向量通常被定义为同时具有大小和方向的物理量。而从几何视角来看，向量可以采用有向线段表示，线段长度代表其大小，箭头方向则对应向量指向。向量是一种复合量度，能够准确描述简单的标量无法完整刻画的多维概念，如力、速度或位移等。
然而，在现代人工智能领域，向量的应用则更为抽象和创新。在 LLM 中，向量被用作表示和编码文本或数据的数字化形式，这种表示通常被称为”嵌入”。嵌入是高维实数向量，能够精准捕捉单词、句子乃至整个文档所蕴含的丰富语义信息。
将自然语言文本转化为嵌入向量的过程，赋予了 LLM 理解和处理人类语言的本质能力。有了这种嵌入表示，LLM 就可以在连续的向量空间中捕捉单词和短语之间的语义联系，从而完成诸如文本生成、情感分析、语义理解等高级自然语言处理任务。
事实上，嵌入向量是构筑现代 LLM 和生成式人工智能系统的数学基石。随着模型规模和复杂度不断提高，能够高效稳定地学习和利用语义向量嵌入，将成为决定人工智能性能上限的关键因素。透彻掌握向量和嵌入的本质概念，对于全面理解和进一步推进大语言模型至关重要。
从某种意义上而言：向量是一个单维数组。
下面的代码片段介绍了向量的基本思想。正如大家所看到的，“向量”是一个简单的一维数组，具体如下：
import numpy as np
# Creating a vector from a list
vector = np.array([1, 2, 3])
print("Vector:", vector)
# Vector addition
vector2 = np.array([4, 5, 6])
sum_vector = vector + vector2
print("Vector addition:", sum_vector)
# Scalar multiplication
scalar = 2
scaled_vector = vector * scalar
print("Scalar multiplication:", scaled_vector)