GPT-3嵌入空间的惊人容量：高维几何与约翰逊-林德斯特劳斯引理
2025-09-15
这篇博文探讨了GPT-3等大型语言模型如何用相对较小的12288维嵌入空间容纳数百万个不同概念。作者通过实验和对约翰逊-林德斯特劳斯引理的分析，揭示了高维几何中“准正交”向量关系的重要性，以及优化嵌入空间向量排列以提高容量的方法。研究发现，即使在考虑向量间的角度偏差后，GPT-3的嵌入空间仍拥有惊人的容量，足以表示人类知识和推理。
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