一文搞懂大模型的向量化（Embedding）
今天來聊一聊 BERT 和 GPT 的向量化，從而瞭解大模型的第二步：Embedding。Embedding（嵌入）是大語言模型（如 BERT 和 GPT）的核心組件，其作用是將人類語言轉換爲機器能理解的數值向量。這一過程類似於爲每個詞、子詞或符號賦予一個 “數字身份證”，使得模型能夠捕捉語義信息，讓相似的詞（如 “快樂” 和“高興”）在向量空間中距離更近。一、BERT（Token + Segme ⌘ Read more