庖丁解牛——模型架构与维度的奥秘

我们已经知道了 Embedding 模型的工作流程，但其内部的“Transformer 核心”究竟长什么样？输出的向量有 768 维，这每一个维度又代表什么？这篇文章将带你解构模型的“骨架”，并揭开维度的神秘面纱。

模型架构：层、参数与权衡

一个 Embedding 模型有多少层、多大参数，并非凭空而来，而是模型设计者在性能、复杂度和资源三者间反复权衡和实验的结果。

我们以经典的 BERT-base 模型为例，它的“出厂设置”是：

• 12 层 (Layers)：模型由 12 个相同的 Transformer Encoder 堆叠而成。层数决定了模型能学习多深层次的抽象特征。
• 768 维 (Dimensions)：每一层网络的隐藏大小为 768，这也直接决定了模型最终输出的 Embedding 向量长度。
• 12 个注意力头 (Attention Heads)：在每一层中，有 12 个“注意力头”并行工作，像 12 双眼睛一样，同时关注句子中不同的语法和语义关系。
• 约 1.1 亿参数 (Parameters)：模型中所有可学习的数值（权重和偏置）的总和。它代表了模型的“容量”和“知识存储能力”。

这些数字的组合，是业界公认的一个在性能和效率上都表现出色的“甜点位”。

维度之谜：第 57 维代表什么？

这是最令人困惑也最迷人的问题。一个精确但反直觉的答案是：单个维度没有独立、具体、人类可读的含义。

但这并非说维度没有意义。更准确的说法是，维度的意义具有三大特性：

1. 抽象性 (Abstract)：维度捕获的不是我们人类定义的概念（如“时态”或“情感”），而是模型为了区分海量语境而自发学习到的最高效的抽象数学特征。
2. 分布式 (Distributed)：一个复杂的语义概念（比如“否定语气”）通常不是由单个维度表示的，而是由多个维度以特定的模式组合“激活”来共同表达。
3. 纠缠性 (Entangled)：单个维度可能同时参与了多种不同高级特征的编码。例如，某个维度可能在表达“过去时态”时被激活，同时在表达“虚拟语气”时也被激活。它的含义是混合、纠缠在一起的。

因此，我们无法像查字典一样说“第 57 维代表情感”，但我们可以肯定，句子的所有语义信息，都以一种极其高效和复杂的方式，被编码和“纠缠”在了这 768 个维度构成的整个向量之中。

了解了模型的内部构造后，下一个自然的问题是：它和我们常说的 GPT-4 这样的大语言模型（LLM）有什么关系？我们将在最后一篇文章中揭晓答案。