GPT模型下Token、Embedding向量以及连续向量的理解

GPT模型中Tokens 是什么含义

在 GPT 模型中，"tokens" 是指输入文本被分割成的最小单元。在自然语言处理中，通常将文本分割成单词或子词作为模型的输入。

在 GPT 模型中，每个 token 承载着文本中的一个单位，可以是一个单词、一个标点符号、一个数字或者一个特殊的符号。模型会将这些 tokens 作为输入来生成对应的输出。每个 token 都会与一个特定的编码向量相关联，这些编码向量可以通过预训练的模型进行学习和表示。

在 GPT 模型中，每个 token 都有唯一的索引值，这些索引值通常范围在一个固定的词汇表大小内。模型会根据输入 tokens 的序列来预测下一个要生成的 token。通过不断迭代，模型可以逐步生成出与输入上下文相关的连贯文本。

总而言之，tokens 是 GPT 模型中文本的最小单元，它们组成了输入序列，并且通过模型的预训练和生成过程来产生输出文本。

嵌入向量（embedding vector）是一种表示离散对象的连续向量。在自然语言处理中，嵌入向量广泛用于将单词、短语或句子等文本数据转换为机器学习模型可以处理的数值表示。

嵌入向量的主要目的是捕捉输入对象之间的语义关系和相似性。通过将离散的输入对象映射到低维连续向量空间中，嵌入向量可以保留一定程度上的语义信息。例如，具有相似语义含义的单词在嵌入空间中通常会更加接近。

嵌入向量的训练过程通常是通过神经网络模型进行的。该模型根据输入对象及其上下文来预测嵌入向量，鼓励相似的对象在嵌入空间中靠近。

嵌入向量在许多自然语言处理任务中都发挥着关键作用，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。通过学习到的嵌入向量，模型能够更好地理解和处理文本数据。

计算机科学中，离散对象是指那些具有离散的、非连续的特征或属性的对象。例如，在自然语言处理中，单词是离散对象，因为每个单词都是独立的、不可分割的。类似地，分类标签、用户ID等也可以被视为离散对象。

连续向量（continuous vector）是一种具有连续数值的向量表示。与离散对象不同，连续向量在其值域上是连续且可变的。例如，一个二维连续向量可以是 (0.5, 1.2)，其中每个分量都可以取任意实数值。

嵌入向量的概念就是将离散对象转换为连续向量表示的技术。它通过将离散对象映射到一个连续向量空间中的某个点，来捕捉对象之间的语义关系和相似性。换句话说，嵌入向量为离散对象赋予了连续的数值表示，使得我们可以通过向量之间的距离、角度等度量来衡量对象之间的相似性或关系。

例如，对于自然语言处理中的单词嵌入，每个单词被映射到一个连续向量，该向量表示了该单词的语义含义。通过嵌入向量，我们可以计算两个单词之间的余弦相似度，从而判断它们之间的相关性或相似性。

总而言之，连续向量是具有连续数值的向量表示，嵌入向量是将离散对象转换为连续向量表示的技术，通过捕捉对象的语义关系和相似性来实现。通过连续向量，我们可以进行更多的数学计算和度量，以推断对象之间的关联性和相似性。

总而言之，嵌入向量是一种将离散对象转换为连续向量表示的技术，用于捕捉输入对象的语义关系和相似性。它在自然语言处理任务中具有重要意义，并通过神经网络模型的训练来获得。