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23 天入门大模型算法 
原项目如下： 


在线阅读地址：LLM 前世今生 
第一节 循环神经网络
一、如何处理序列信息？
我们已经学习了如何将文本进行分词，并通过词嵌入技术（如 Word2Vec）将每个独立的词元转换成一个静态的、稠密的词向量。这解决了模型输入的第一个问题，即文本数值化。接下来的第二个关键问题是如何从一个词向量序列中，有效地提取整个序列的特征。例如，对于一个意图识别任务，需要将指令“播放周杰伦的《稻香》”归类到“音乐播放”。目前已经能得到“播放”、“周杰伦”、“的”、“《稻香》”这几个词元各自的词向量，但如何将这些向量融合成一个能代表整句指令含义的“文本向量”，并送入分类器呢？ 
1.1 简单方法的局限性
针对将词向量序列融合成一个定长的文本向量这一需求，早期的解决方案主要集中在对词向量的简单组合上。最直接的思路是像词袋法一样，将所有...