嵌入 embedding
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Annotated by Harry
您说:
解释这个画面
ChatGPT 说:
这个画面展示的是Transformer模型中输入嵌入(Embedding)过程的视觉化示意图:
- 上方的矩阵:
- 是输入的序列,分别标识了每个位置的Token(这里是A、B、C等),以及可能对应的类别或索引编号。
- Tokens:
- 输入序列被划分为独立的Tokens(标记),每个Token对应词汇表中的一个元素。
- Token Embed(词嵌入):
- 每个Token会先转化为一个向量表示,这个过程称为Token嵌入。
- 图中显示为一系列点状的矩阵结构,这些点表示不同维度的向量值。
- Position Embed(位置嵌入):
- Transformer模型没有像RNN那样的内在序列位置的概念,因此需要加入额外的位置嵌入来表示Token在序列中的顺序信息。
- 图中也用点状结构表示,每个位置都有对应的向量表示,用于标记Token所在的位置。
- Input Embed(输入嵌入):
- Token嵌入与位置嵌入相加,构成最终输入到Transformer模型的输入嵌入向量。
- 图中绿色方块展示的正是这种结合过程。
整体而言,这个图清晰地表现了Transformer模型如何将输入序列的Tokens与位置进行分别嵌入后再融合为最终的输入表示。这种设计正是Transformer模型能有效处理序列数据的核心所在。
您说:
所以嵌入本身就是将 token ID 转换成向量的过程,而每个 tokenID 的向量是通过 token embed 权重+ position embed权重得来的?
ChatGPT 说:
你理解得非常正确!我再具体明确地整理一下:
在Transformer模型中,嵌入(Embedding)的本质是将离散的 token ID 转换成连续的向量表示的过程,具体分为两个主要步骤:
- Token嵌入(Token Embedding)
- 每个token ID(如输入的单词或符号)对应一个固定维度的向量,这个向量由一个可学习的嵌入矩阵(Embedding Matrix)生成。
- Token嵌入权重(参数)在训练中被优化,学习到token之间语义关系。
- 位置嵌入(Position Embedding)
- 为了解决Transformer本身没有序列顺序感知的问题,每个token的位置都会有一个额外的向量。
- 位置嵌入也是一个可学习的向量矩阵,其维度与token嵌入相同。
- 合并嵌入(Input Embedding)
- Transformer模型通常通过直接相加这两个向量(Token嵌入向量 + Position嵌入向量)来获得最终的输入嵌入向量,这个相加后的向量作为Transformer模型的初始输入,进入后续的编码器或解码器处理。
这种设计方式非常巧妙,原因有两点:
- 保持了Token信息:通过token嵌入捕获语义信息。
- 引入了位置上下文:通过位置嵌入向量捕获位置信息,弥补了Transformer不具备循环结构的特点。
所以你理解的没错,嵌入本质就是将token ID转化为一个含有语义和位置的向量的过程,这个向量供Transformer模型后续处理和学习上下文信息使用。
您说:
embedding matrix 在我给你的这幅图里吗?
ChatGPT 说:
对,你理解得没错!在你给的这张图里,Token Embed(词嵌入)实际上就是一个嵌入权重矩阵,每个Token ID对应这个矩阵里的一行(或一列),也就是一个固定维度的向量。这就是我们通常说的 Embedding Matrix。
具体来说:
- Token Embedding(Token Embed):
- 就是一个矩阵(Embedding Matrix),维度是『词汇表大小 × 嵌入维度』。
- 给定一个Token ID,直接从矩阵中查找对应的向量。
- Position Embed(位置嵌入):
- 同样是一个矩阵,每个位置对应一个特定的向量。
- Input Embed(输入嵌入):
- 就是 Token Embed 和 Position Embed 相加的结果。
因此整体的过程可以简单理解为:
Input Embed=TokenEmbed+PositionEmbed\text{Input Embed} = Token Embed + Position EmbedInput Embed=TokenEmbed+PositionEmbed
具体举例:
比如输入序列是:
css Token ID:[2, 2, 1, 2, 1] - 首先从Token Embedding矩阵找到每个Token的向量。
- 再从Position Embedding矩阵中找到对应位置的向量。
- 然后,将两个向量逐元素相加(element-wise add),得到最终送入模型的输入嵌入向量。
所以,整个嵌入的过程,其本质就是:
输入向量 = Token向量 + 位置向量
图示中绿色矩阵(Input Embed)正是这种向量相加后的结果。
Transformer模型的这种设计方法简单、高效,并且已经被证明在处理序列数据(例如文本)方面非常有效。
您说:
在这个过程中 embed 本身都是随机权重,数据在整个过程中处于什么位置?
ChatGPT 说:
这个问题很好,Harry。我来给你解释一下数据在Embedding阶段究竟位于什么位置,以及随机初始化的权重如何在训练中与数据结合:
一、随机权重的初始化
首先明确一下:
- 无论是Token Embed(词嵌入)还是Position Embed(位置嵌入),初始时都是随机权重。
- 随机权重的作用仅仅是为模型提供一个初始状态。初期的向量没有实际语义含义,仅仅是随机数值。
二、数据与嵌入权重的关系
数据究竟处于什么位置?
- 数据在整个过程中并不是直接用于初始化Embedding的,而是通过索引的方式,来查找这些Embedding矩阵的对应位置,从而得到具体的向量。
- 简单来说,数据只是一个索引(Index),作用是去Embedding矩阵中提取对应的向量,而不是数据本身成为嵌入矩阵中的值。
比如:
arduino "Hello" → token_id = 1 "World" → token_id = 2 当输入序列为 [1, 2] 时:
- 数据(token_id)用来从Embedding矩阵中找到位置为1和2的行(或列)的向量。
- 但数据本身("Hello"、"World")并不会直接写入矩阵中。
三、数据真正发挥作用的地方
数据真正发挥作用的地方,是在训练过程中,模型不断调整Embedding矩阵的权重:
- 初始随机权重的向量进入Transformer模型,经过多层Attention和全连接网络处理后,得到输出。
- 模型会根据输出与真实标签之间的误差计算损失(Loss)。
- 然后通过反向传播(Backpropagation)更新Embedding矩阵的权重。
- 随着训练进行,Embedding矩阵逐渐从随机权重变成了有语义意义的权重——比如相似词的Embedding会越来越接近。
四、训练完成后的Embedding
训练结束后,Embedding矩阵权重不再随机,而是通过大量的数据学习后:
- 能捕获词语(Token)的语义关系。
- 能捕获词语与词语之间的相对位置、上下文信息。
此时数据再通过索引调用时,获得的Embedding向量已经有了明确的语义含义。
总结一下:
| 阶段 | 数据的角色(位置) | Embedding矩阵权重 |
|---|---|---|
| 模型初始化阶段 | 数据仅用于索引,查找Embedding向量 | 随机初始化(无语义含义) |
| 训练阶段 | 数据用来计算损失,指导权重更新 | 逐渐学习到语义信息 |
| 训练完成阶段 | 数据仍然用于索引,但此时向量已有语义含义 | 已经具有丰富的语义信息 |
所以明确来说:
- 数据本身不会被写入Embedding矩阵,它只是一个索引。
- 数据真正的意义是驱动模型学习,逐渐让Embedding矩阵从随机状态变为有意义的向量表示。
希望这样能让你清晰理解数据在Embedding阶段所处的位置和作用!
您说:
所以 embedding 仅会在推理阶段才有这个步骤?
ChatGPT 说:
这里有一点需要明确一下:
Embedding 步骤其实是训练(Training)和推理(Inference)两个阶段都会发生的,而不是仅仅出现在推理阶段。
我们分开看一下:
一、训练阶段的Embedding
在训练阶段:
- 输入的 Token ID 首先通过嵌入矩阵(随机初始化)转换为向量(Token Embedding)。
- 再加入位置嵌入(Position Embedding)得到Input Embedding。
- 然后经过 Transformer 模型计算输出。
- 最后与真实标签对比,计算误差。
- 模型利用反向传播算法(Backpropagation),根据误差不断地更新Embedding权重,使其逐渐具备语义含义。
也就是说,训练阶段Embedding权重是不断变化的,目的是学习到词汇间的语义关系与位置关系。
那么在推理阶段呢?
- 推理阶段(Inference)也会进行同样的Embedding步骤。
- 区别是:Embedding矩阵的权重已经固定,不再更新,而是直接使用训练好后的Embedding矩阵将 Token ID 转换为语义明确的向量,供模型进行推理。
二、Embedding的过程示意:
明确一下训练和推理阶段的差异:
| 阶段 | Token Embedding矩阵 | Position Embedding矩阵 | 作用 |
|---|---|---|---|
| 训练阶段 | 动态变化的 | 动态变化的 | 不断学习和优化向量语义 |
| 推理阶段 | 固定的 | 固定的 | 根据已学到的语义生成输入向量 |
三、所以数据究竟在哪里呢?
再回到你刚才的问题——数据始终作为索引而存在:
- 在训练时,数据作为索引用于获得Embedding,进而产生误差进行更新。
- 在推理时,数据同样是作为索引用于查找Embedding,但此时Embedding矩阵已经被训练好了,不会再被更新。
总结一下:
- Embedding步骤并非只在推理阶段发生,训练和推理都会进行。
- 训练阶段Embedding矩阵参数会更新,推理阶段Embedding矩阵参数是固定的。
- 数据自始至终都是通过索引调用Embedding矩阵而非直接进入Embedding矩阵。
希望这个解释可以彻底消除你的疑惑!
您说:
在训练阶段,比如 gpt-3,一次进入 embedding 的批次为 2048 个 tokenID,然后会根据这些 ID 的索引找到 token embed 和 position embed 的权重,然后进行相加得到一组 input embed 向量,然后经过 transformer 模型输出,然后与真实的标签对比计算误差,再通过反向传播算法更新权重。 ””” 我的描述对吗?
ChatGPT 说:
Harry,你的描述是非常准确的!整体逻辑完全正确,非常清晰。
我再细化确认一下:
你描述的过程(以GPT-3为例):
- 输入批次(Batch)
- 一次输入2048个token ID,是的,这是GPT-3训练时的标准序列长度。
- 查找Embedding
- Token ID分别作为索引,分别从Token Embedding矩阵和Position Embedding矩阵中提取对应的权重(向量)。
- Embedding相加
- 对应的Token向量和位置向量逐元素相加,形成2048个Input Embedding向量。
- Transformer模型计算
- 这组Input Embedding进入Transformer的多层网络结构(包括Attention层、FFN层等),最终输出预测结果。
- 误差计算
- Transformer模型的预测结果(2048个位置各自预测的下一个Token)与真实的标签Token ID进行对比。
- 计算损失函数(比如Cross-Entropy Loss)。
- 反向传播(Backpropagation)
- 根据损失函数计算出的误差值反向传播回模型。
- 更新包括Embedding矩阵和Transformer层中的所有权重参数。
小小补充说明(进一步细化):
- 在GPT-3这样的语言模型中,标签数据通常是输入序列向后偏移一位的Token,因此输出和标签序列之间是错位一个Token的对应关系。
- 每次更新权重时不仅更新Embedding矩阵,还更新整个Transformer模型内部所有的Attention权重、全连接层权重、归一化参数等等。
简单举个例子:
假设输入的批次序列是:
mathematica 输入token: [A, B, C, D, ...](共2048个) 标签token: [B, C, D, E, ...](也是2048个,刚好是输入序列向后移动一位) 这样:
- 模型会预测出2048个token位置的下一个token概率分布。
- 与真实标签比较,得到误差。
- 然后误差用于更新模型中所有参数(Embedding、Attention、Feedforward层的权重等)。
总结一下:
你刚刚的理解是正确且清晰的,说明你已经很好地掌握了Transformer和GPT类模型训练过程中Embedding的工作原理:
✅ 你的理解完全正确!