意义空间和语义运动定律
[美] 斯蒂芬 • 沃尔弗拉姆（Stephen Wolfram）
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
之前讨论过，在 ChatGPT 内部，任何文本都可以被有效地表示为一个由数组成的数组，可以将其视为某种“语言特征空间”中一个点的坐标。因此，ChatGPT 续写一段文本，就相当于在语言特征空间中追踪一条轨迹。现在我们会问：是什么让这条轨迹与我们认为有意义的文本相对应呢？是否有某种“语义运动定律”定义（或至少限制）了语言特征空间中的点如何在保持“有意义”的同时到处移动？
这种语言特征空间是什么样子的呢？以下是一个例子，展示了如果将这样的特征空间投影到二维平面上，单个词（这里是常见名词）可能的布局方式。
我们在介绍嵌入时见过一个包含植物词和动物词的例子。这两个例子都说明了，“语义上相似的词”会被放在相近的位置。
再看一个例子，下图展示了不同词性的词是如何布局的。
当然，一个词通常不只有“一个意思”（也不一定只有一种词性）。通过观察包含一个词的句子在特征空间中的布局，人们通常可以“分辨出”它们不同的含义，就像如下例子中的 crane 这个词（指的是“鹤”还是“起重机”？）。
看来，至少可以将这个特征空间视为将“意思相近的词”放在这个空间中的相近位置。但是，我们能够在这个空间中识别出什么样的额外结构呢？例如，是否存在某种类似于“平行移动”的概念，反映了空间的“平坦性”？理解这一点的一种方法是看一下相似的词。
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本文讨论了在 ChatGPT 内部，文本如何被表示为语言特征空间中的点，并探讨了这个特征空间中的语义运动定律。作者指出，ChatGPT 续写文本相当于在语言特征空间中追踪一条轨迹，并探讨了语义相似的词在特征空间中的布局方式。文章还展示了不同词性的词在特征空间中的布局，以及一个词可能有多个含义时的情况。作者提出了关于特征空间结构的问题，并讨论了轨迹的观察和ChatGPT 在特征空间中的运动。最后，作者提出了ChatGPT内部操作的实证研究和人类语言组织规律的探讨。文章深入探讨了ChatGPT内部的语义运动定律，对于理解自然语言处理模型的工作原理具有重要意义。
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