表示学习

2018年，OpenAI的研究员Alec Radford正在思考一个问题：如何让神经网络理解图像和文本之间的关系，而不需要人工标注的百万级训练数据？传统的监督学习范式需要告诉模型"这是一只猫"、“那是一辆车”，但人类学习概念的方式似乎并非如此。我们通过比较和对比来理解世界——知道什么相似，什么不同，什么属于同一类别，什么截然相反。 ...

输入一段文本，Transformer把它变成一串向量——这个过程看似简单，背后却隐藏着一个精妙的信息加工流水线。每个Token在每个Transformer层都有一个对应的Hidden State（隐藏状态），这个向量不是静态的词嵌入，而是在网络的层层传递中不断被重塑、被丰富、被"理解"的动态表示。 ...