qwen 的词编码模型中tokenid 到 高维向量是什么实现的，tokenid的排列有什么特点
qwen 的词编码模型中tokenid 到 高维向量是什么实现的，tokenid的排列有什么特点
目录
- qwen 的词编码模型中tokenid 到 高维向量是什么实现的，tokenid的排列有什么特点
- 文本中出现越频繁的子词（如中文“的”“了”，英文“the”“of” ），token ID 越小（或越靠前 ）
- 一、Token ID → 高维向量：词嵌入层（Embedding Layer）实现
- 1. 核心原理
- 2. 代码级简化示意（PyTorch 风格）
- 二、Token ID 排列特点：基于 BBPE 的“频率+语义聚类”
- 1. 编码逻辑驱动的排列
- 2. 语义聚类的隐含规律
- Token ID 排列与向量映射的联动
- 1. Token ID 排列逻辑
- 2. 高维向量映射效果
- 四、总结
文本中出现越频繁的子词（如中文“的”“了”，英文“the”“of” ），token ID 越小（或越靠前 ）
一、Token ID → 高维向量：词嵌入层（Embedding Layer）实现
1. 核心原理
大模型里，词嵌入层是一个可学习的“查表映射”模块：
- 预先初始化一个
[词汇表大小 × 嵌入维度]的参数矩阵（如 Qwen 词汇表约 15 万，嵌入维度 4096/7680 等 ）。 - 每个 token ID 对应矩阵的一行索引，直接查表取出该行向量，作为该 token 的高维语义表示。
- 训练时，这个矩阵会随模型整体参数一起更新，让语义相关的 token（如“苹果”和“水果” ）在向量空间更接近。