在AI领域发展迅猛的今天，我们不可避免地会听到各种术语和概念的名词，其中之一就是嵌入空间。嵌入空间是指将高维数据映射到低维空间的过程，这种技术在自然语言处理和计算机视觉等领域有着广泛的应用。
在谈到嵌入空间的时候，我们不得不提到变压器模型中的标记向量。标记向量是变压器模型中用来表示单词、句子或图像等信息的向量，它们承载着丰富的语义信息。虽然标记向量在变压器模型中扮演着重要的角色，但我们不能简单地把它们看作空间中的点。
事实上，标记向量并不是空间中的点，它们更像是空间中的一条路径。每个标记向量都代表着一个特定的信息内容，而这些信息内容又可以在空间中相互连接，形成一个由多个标记向量构成的路径。这样的路径关系不仅仅是简单的点与点之间的连接，而是一种更加复杂、丰富的关联。
正是由于标记向量之间的这种路径关系，使得变压器模型在处理自然语言、图像等任务时表现出色。通过在嵌入空间中对标记向量进行操作和关联，变压器模型可以高效地学习和表示复杂的语义信息，从而实现各种复杂的任务。
总的来说，嵌入空间中的标记向量虽然不是空间中的点，但它们承载着丰富的信息，并通过复杂的关联关系实现了许多令人瞩目的成果。在未来的发展中，嵌入空间和标记向量将继续发挥重要作用，带来更多令人惊叹的技术进步。【来源：https://www.alignmentforum.org/posts/pHPmMGEMYefk9jLeh/llm-basics-embedding-spaces-transformer-token-vectors-are】.
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