我们跟AI模型说的话，它到底是怎么“听懂”的？这背后其实没那么玄乎，说白了就是一套处理流程，跟工厂流水线差不多，一步一步地把我们说的人话，变成机器能懂的数字。
第一步，叫“分词”，英文是Tokenization。 你可以把它想象成切菜。AI拿到一句指令，比如“给我讲个关于龙的笑话”，它不能整个儿地理解。它得先把这句话切成一小块一小块的，这些小块就叫“词元”（Token）。 分词的方法有很多种，最简单的就是按词来分，比如分成“我”、“给”、“讲个”、“关于”、“龙”、“的”、“笑话”。 但这种方法有个问题，遇到没见过的词就懵了。所以现在更流行的是子词分词法，比如把“不确定性”分成“不”、“确定”、“性”，这样就算遇到新词，也能通过已知的子词去猜个大概。 经过分词，一句话就变成了一串独立的词元。
但是，光切成小块还不行，因为电脑只认识数字。所以接下来是第二步，叫“嵌入”，英文是Embedding。 这一步就是把每个词元都转换成一个长长的数字列表，这个列表也叫“向量”。 你可以把这个过程想象成给每个词元画一张独一无二的“数字身份证”。这个“身份证”可不是随便给的，它是通过大量文本数据训练出来的。 意思相近的词，它们的“数字身份证”——也就是词向量——在空间里的距离也会很近。 比如，“国王”和“女王”的词向量可能就很接近。经过这一步，我们说的话就彻底变成了一堆机器可以计算的数字了。
拿到了这些数字之后，就轮到AI模型的核心架构出场了，现在最主流的就是“Transformer”架构。这个架构是谷歌在2017年一篇叫《Attention Is All You Need》的论文里提出来的，可以说是革命性的。 在Transformer出现之前，处理语言序列的主力是循环神经网络（RNN），但RNN有个大问题，就是处理长句子的时候容易“忘事儿”，记不住句子开头的信息。 Transformer彻底解决了这个问题。
Transformer架构里最关键的东西叫“注意力机制”（Attention Mechanism）。 这个机制名字起得很好，它的作用就是让模型在处理一句话里的某个词时，能够“注意”到句子里的其他所有词，并且判断出哪些词对理解当前这个词最重要。 举个例子，在“苹果发布了新款手机”这句话里，当模型处理“苹果”这个词时，注意力机制会告诉它，“发布”和“手机”这两个词很重要，应该多关注，因为它俩能帮模型确定这里的“苹果”指的是那个科技公司，而不是水果。
具体来说，注意力机制会为每个词元生成三个向量：查询向量（Query）、键向量（Key）和值向量（Value）。 你可以这么理解：
* 查询向量（Q）：代表当前这个词正在寻找相关信息。
* 键向量（K）：像是每个词的“标签”，用来跟查询向量匹配。
* 值向量（V）：包含了这个词实际的意义。
计算过程大概是这样的：模型用当前词的查询向量（Q），去和句子里所有其他词的键向量（K）做个计算，看谁跟它最“匹配”。 匹配度越高，注意力得分就越高。然后，根据这个得分，把所有词的值向量（V）加权平均一下，得到一个新的向量。这个新的向量就包含了当前这个词在整个句子语境下的新含义。 这样一来，每个词的表示都融合了整个句子的上下文信息，理解自然就更准了。
而且，Transformer还搞了个“多头注意力机制”（Multi-Head Attention）。 意思就是，上面那套Q、K、V的计算过程，它不是只做一遍，而是同时做好几遍，每一遍叫一个“头”。 每个头关注的点可能不一样，比如有的头可能关注语法结构，有的头关注语义关联。 最后把所有“头”得到的信息拼在一起，对句子的理解就更全面、更立体了。
除了注意力机制，Transformer还有一个叫“位置编码”（Positional Encoding）的东西。因为注意力机制本身是看不出词语顺序的，它看所有词都是平等的。 但语言里顺序很重要，“我打你”和“你打我”意思完全不同。所以，在把词向量输入模型之前，要先给它们加上一个包含位置信息的向量，告诉模型每个词在句子里的位置是哪里。
所以，整个流程串起来就是：我们输入一段话，AI先把它切成一小块一小块的词元（Tokenization），再把每个词元变成一串数字，也就是词向量（Embedding），同时给这些向量加上位置信息。然后，这些带有位置信息的词向量就被送进Transformer模型里。在模型内部，通过一层又一层的多头注意力机制，每个词的含义都在和句子中所有其他词的互动中被反复提炼和加深，最终模型就输出了一个它认为最合适的回答。这个过程虽然听起来复杂，但每一步都建立在数学和逻辑之上，并没有什么神秘的魔法。
评论前必须登录！
注册