通俗理解向量：从One-hot 到词嵌入

本文主要是介绍通俗理解向量：从One-hot 到词嵌入，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在NLP任务中，将文本转换为向量是一个必要的步骤，这个过程被称为词嵌入。

很多同学在学习过程中，对向量这一概念很模糊，或者无法理解：为什么要把一个单独的token，或者一个数字，在转换为复杂的向量呢？

为了说明这个问题，本文以One-hot编码为切入点，来理解数值转换为向量的作用。在之前介绍视觉分类模型时，曾多次介绍过该算法。

1、什么是 one-hot 编码

one-hot 编码用于将离散的数值转换为二进制向量。

这里有两个关键词，第一个是离散的分类，第二个是二进制向量。

什么是离散的分类呢？

假设我们现在有三个类别，分别是猫、狗、人，当然你也可以认为是3个token，都可以。

那这 3 个类别就是一种离散的分类：它们之间互相独立，不存在谁比谁大、谁比谁先的关系。

这就是离散分类。

再看下二进制向量。

向量我们都能理解，A = [1, 2, 3, 4] 这是一个一维数组，也可以称之为一维向量。

那么二进制向量，就是里面的数字都是二进制的，像是[0, 1, 0, 0]，因为在二进制里面，数字只有 0 和 1。

在搞清楚这两个概念之后，我们回到分类任务本身，需要对猫、狗、人这三个类别进行分类。

在神经网络中，需要一种数学表示方法，来表示猫、狗、人的分类。

我们最容易想到的，便是以 0 代表猫，以 1 代表狗，以 2 代表人这种简单且粗暴的方式。

那这样行不行呢？肯定不行。

因为一旦这样表示，以数学的运算逻辑，人（2） = 狗（1） + 狗（1）。

这样，在计算机眼里，一个人就等于两只狗，造成逻辑错乱了。

因此，需要有一种表示方法，在离散分类中，将互相独立的分类表示为互相独立的数字，使其不存在大小关系，也不存在可计算关系。

这就要用到 one-hot 编码了，也叫独热编码。

它就用二进制向量来表征这种离散的分类标签。

2、独热编码怎么做?

猫、狗、人三分类问题，我们可以很简单的将其进行如下的编码。

上表竖着看，黄色的代表是猫的编码 [1, 0, 0]，浅绿色代表的是狗的编码 [0, 1, 0]。

解释如下：如果一个类别标签是猫，那么猫对应的位置就是1，狗和人对应的位置就是0，得到一个编码[1, 0, 0]。

这样得到的编码都是独立的。

我们学过几何，在三维坐标系下，[1, 0, 0]、[0, 1, 0]和[0, 0, 1]这三个向量是互相垂直的，也就是互相正交独立。

他们之间欧式距离相等，这就解决了上面说的问题。

也不存在人=狗+狗的错误逻辑了。

3、词嵌入怎么做的

在大模型对文本进行处理之前，其中一个关键的预处理过程是将文本（token）转换为词嵌入向量。

一般而言，这时转换完的词嵌入向量是一个多维向量，并且每个维度都不是二进制（0或者1这么简单）。

所以，词嵌入向量与One-hot编码有着很大的区别。

区别在于，One-hot编码中只有一个位置的值为1，其余全为0。而在词嵌入向量中，包含了很多数值，每个数值具有不同的意思，代表token中的不同特征。

可以说，One-hot向量是词嵌入向量在数学表示上的一个特殊情况。

至于词嵌入该如何实现，如何更友好的理解词嵌入使用的动机和原理，可以关注《Transformer最后一公里》专栏，专栏里会详细拆解Transformer架构中用到的各种算法原理和使用动机。

我的Transformer专栏来啦-CSDN博客文章浏览阅读558次，点赞11次，收藏5次。现在很多主流的大语言模型，比如chatGPT都是基于该架构进行的模型设计，可以说Transformer顶起了AI的半壁江山。对于这些有些枯燥的概念，有些乏味的数学表达，我会尽可能说的直白和通俗易懂，打通理解Transformer的最后一公里。我会在本公众号进行文章的首发，相关文章会添加标签“Transformer专栏”，可点击文章左下角的标签查看所有文章。巧的是，下班路上刚手敲完大纲，晚上一个小伙伴来咨询学习LLM的事情，问我之前写的《五一节前吹的牛，五一期间没完成，今天忙里偷闲，给完成了。https://blog.csdn.net/dongtuoc/article/details/138633936?spm=1001.2014.3001.5501