word2vec

翱翔的苍鹰

循环神经网络-RNN和简单的例子现在我来用最通俗易懂的方式，帮你彻底搞懂： 🔹 RNN 是什么？ 🔹 词嵌入（Embedding）是怎么回事？ 🔹 它们怎么一起工作？ 🔹 如何快速记住这些知识点？我们不讲公式，只讲“人话”和“比喻”，保证你听完就能理解、能复述、能动手写代码！ 🌟 一、什么是 RNN？——“会记忆的神经网络” 💡 比喻：RNN 就像一个有“短期记忆”的机器人想象你在教一个机器人读一句话：“今天天气真好。” 它看到“今”字 → 不知道意思看到“天”字 → 哦，可能是“今天” 看到“气”字 → 哦，是“天

Java后端的Ai之路

【AI大模型开发】-基于 Word2Vec 的中文古典小说词向量分析实战本项目基于 Gensim 库实现了中文古典小说的 Word Embedding 分析，通过 Word2Vec 算法将文本中的词语转换为向量表示，进而实现词语相似度计算和类比推理等功能。项目包含了《西游记》和《三国演义》两个经典中文文本的分析案例，适合自然语言处理初学者学习和实践。

【Datawhale学习笔记】Word2Vec理解Word2Vec的关键在于区分其最终目标与实现手段。神经网络结构本身只是获取词向量的一种方式，并非模型的最终目的。

动手学深度学习 - NLP 词嵌入全解析：从 Word2Vec/GloVe 到 FastText/BPE 与 BERT本文系统梳理 NLP 核心的词嵌入技术全体系，从基础静态词嵌入到进阶动态上下文嵌入完整讲解。首先详解 Word2Vec 的 Skip-Gram 与 CBOW 模型原理、近似训练策略及三国演义中文实战；

Word2Vec词嵌入模型1.什么是词嵌入？词嵌入是将文本中的词语，映射为计算机能够理解的，固定长度的实数向量的过程。为什么要这么做？

谢的2元王国

小数据量样本 2500条之下且每条文本长度不超过35个字的时候多词汇平均向量外加word2vec的语义模型处理后再到特征向量中检索即可"E:\python project 1\.venv1\Scripts\python.exe" "E:\python project 1\多词汇相似语义学习\销售技巧提问.py" Building prefix dict from E:\python project 1\.venv1\Lib\site-packages\jieba\dict.txt ... Loading model from cache C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loa

【Python自然语言处理】词向量表示理论基础：从Word2Vec到BERT目录1. 引言与基础概念1.1 自然语言处理中的表示问题1.2 分布假说与向量化表示的理论基础1.3 词向量的基本性质与应用价值

大模型面试题46：在训练7B LLM时，如果使用AdamW优化器，那么它需要的峰值显存是多少？对小白来说，先不用记公式，核心先理解：训练7B模型+AdamW时，显存不是只存“模型参数”，而是要存4类东西，其中AdamW的优化器状态是最大头：

大模型面试题49：从白话到进阶详解SFT 微调的 Loss 计算SFT 的全称是 Supervised Fine-Tuning（监督微调），它的核心目标是：让预训练好的大模型，在人工标注的「指令-回答」数据上学习，精准匹配人类的指令意图。

大模型面试题48：从白话到进阶详解LoRA 中 r 和 alpha 参数这两个参数是 LoRA 最核心的超参数，r 决定了 LoRA 的「信息容量上限」，alpha 决定了 LoRA 的「更新强度」，两者配合才能让 LoRA 既轻量化又有好效果。

大模型面试题45：从小白视角递进讲解DeepSeek V3的MLA机制在MLA出现前，我们学过的MHA（多头）、GQA（分组）已经解决了注意力的「效果-效率」平衡问题，但面对DeepSeek V3要支持的256k超长序列和「千亿参数大模型」，仍有两个小白能懂的核心痛点：

大模型面试题44：注意力机制的三代进化MHA/MQA/GQAMHA/MQA/GQA这三者是Transformer架构注意力机制的三代形态，核心逻辑是「效果与效率的权衡」 ——从「追求最好效果」的MHA，到「追求极致速度」的MQA，再到「平衡效果与速度」的GQA。

大模型面试题40：结合RoPE位置编码、优秀位置编码的核心特性想象你在看一本没有标点、没有段落的书：AI的“大脑”（Transformer模型）天生没有“顺序感”——它处理文字时，每个字都是一个向量，默认不知道谁在前、谁在后。

大模型面试题41：RoPE改进的核心目标与常见方法RoPE虽然解决了传统位置编码的很多问题，但仍有两个核心痛点：RoPE的改进方向可以比喻为：给AI的“座位号系统”升级——让座位号能无限扩展，同时让远处的座位号也能清晰区分。

大模型面试题39：KV Cache 完全指南想象你在和朋友聊天：KV Cache 就是大模型的“短期记忆缓存”，专门存储对话历史/文本序列中已经计算过的关键信息，避免重复计算，让模型“说话更快”。

大模型面试题36：Transformer中的残差连接处理方式与作用我们用 “抄近路保留原始信息” 的生活化比喻讲透核心逻辑，再逐步拆解它在Transformer中的具体处理流程、数学原理和关键作用。

大模型面试题29：稀疏注意力是什么？想象你在一个有10000人的大派对上，你需要和每个人握手、聊天，才能了解整个派对的情况。这就像 Transformer 的原始注意力机制：

大模型面试题30：Padding 的 mask 操作想象你在学校交作业，老师要求每个人都交 5 页纸。在深度学习里：回到交作业的例子：在模型里：mask 操作就像给老师一个**“忽略清单”**：

大模型面试题33：Transformer为什么用LayerNorm，而非BatchNorm？我们先从 “归一化的目标”和“数据的特点” 两个生活化角度讲透核心区别，再逐步深入技术细节，结合Transformer的场景分析原因。