信号处理
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大模型语义向量化的信号处理原理：从信息论到Transformer的深度解析
引言 本文将从信号处理的角度，解读大模型语义向量化背后的信息论原理，并从时间序列的视角分析 Transformer 架构及其与 Granger 因果性的关联。 我们首先提出一个核心观点：大模型的输入是 Token 的语义嵌入（即语义向量），这一过程本质上是将自然语言处理问题转换为信号处理问题。因此，向量化对于大模型至关重要，它与信号处理、信息论有着深刻的联系…
引言 本文将从信号处理的角度，解读大模型语义向量化背后的信息论原理，并从时间序列的视角分析 Transformer 架构及其与 Granger 因果性的关联。 我们首先提出一个核心观点：大模型的输入是 Token 的语义嵌入（即语义向量），这一过程本质上是将自然语言处理问题转换为信号处理问题。因此，向量化对于大模型至关重要，它与信号处理、信息论有着深刻的联系…
