信息不同于數(shù)據(jù)，信息是被賦予價(jià)值了的數(shù)據(jù)，即有價(jià)值的數(shù)據(jù)，包括客觀部分（數(shù)）和主觀部分（據(jù)）。人類通常使用的是信息中數(shù)與據(jù)的混合，而機(jī)器常常使用的是客觀的“數(shù)”部分，沒(méi)有主觀的“據(jù)”。

一、信息與數(shù)據(jù)的區(qū)別

數(shù)據(jù)（Data）是客觀事實(shí)的記錄，是信息的載體。它可以是數(shù)字、文字、圖像、聲音等各種形式。例如，在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，存儲(chǔ)的員工年齡、姓名、職位等都是一些數(shù)據(jù)。年齡可能是一個(gè)數(shù)字，如“25”，姓名是像“張三”這樣的文字，這些單獨(dú)的數(shù)據(jù)看起來(lái)可能只是簡(jiǎn)單的符號(hào)或數(shù)值。

信息（Information）則是經(jīng)過(guò)加工處理后，具有一定意義的數(shù)據(jù)。例如，通過(guò)分析員工年齡數(shù)據(jù)，得出公司員工的平均年齡為 30 歲，這就有了一定的意義，成為信息。它是對(duì)數(shù)據(jù)的解釋、組織和提煉，能夠幫助人們理解事物的狀態(tài)、特征或趨勢(shì)。

數(shù)據(jù)本身可能沒(méi)有直接的意義。比如，一堆雜亂的數(shù)字序列，如“5、8、3、1”，在沒(méi)有上下文的情況下，很難理解其代表什么。而信息則具有實(shí)用價(jià)值，它可以用于決策、知識(shí)獲取等目的，氣象數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理后得到的天氣預(yù)報(bào)信息，能為人們的出行等決策提供幫助。

數(shù)據(jù)的收集主要是為了記錄客觀事實(shí)，而信息的生成則是為了滿足特定的需求，如決策支持、溝通等，企業(yè)收集銷售數(shù)據(jù)是為了記錄銷售情況，但通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)生成的銷售報(bào)告（信息）是為了幫助管理層了解銷售業(yè)績(jī)并制定營(yíng)銷策略。

二、人機(jī)交互中的情況

機(jī)器主要處理的是數(shù)據(jù)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)本質(zhì)上是通過(guò)二進(jìn)制代碼來(lái)處理各種數(shù)據(jù)。無(wú)論是輸入設(shè)備輸入的文本、圖像還是語(yǔ)音信號(hào)，都會(huì)被轉(zhuǎn)化為 0 和 1 的二進(jìn)制數(shù)據(jù)流。如當(dāng)你在語(yǔ)音助手上說(shuō)“今天天氣怎么樣”，你的語(yǔ)音信號(hào)被麥克風(fēng)捕捉后，會(huì)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，即一系列的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)會(huì)被傳輸?shù)椒?wù)器進(jìn)行處理，服務(wù)器的程序會(huì)利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解等操作。

雖然機(jī)器處理的是數(shù)據(jù)，但它通過(guò)軟件算法等將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為人類能夠理解的信息。在語(yǔ)音助手的例子中，服務(wù)器處理完數(shù)據(jù)后，會(huì)將天氣預(yù)報(bào)等信息以文本和語(yǔ)音的形式呈現(xiàn)給用戶。這些呈現(xiàn)出來(lái)的信息是基于對(duì)原始數(shù)據(jù)的處理和分析結(jié)果，它會(huì)根據(jù)天氣數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)（氣象站收集的溫度、濕度等數(shù)據(jù)）生成當(dāng)天的天氣情況描述，如“今天晴，最高氣溫 30℃，最低氣溫 20℃”，這是從數(shù)據(jù)到信息轉(zhuǎn)化的體現(xiàn)。所以，從機(jī)器內(nèi)部處理的角度來(lái)看，更多地是處理數(shù)據(jù)，而人機(jī)交互的最終目的是將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為對(duì)人類有用的信息，方便用戶理解和使用。

三、大模型中的Word2vec打破了信息的二元論（0、1）或三元論（0、1、-1），實(shí)現(xiàn)了真正意義上的多元論

在傳統(tǒng)的一些語(yǔ)言模型或者知識(shí)表示方法中，可能會(huì)存在二元或者三元的關(guān)系設(shè)定。如在某些簡(jiǎn)單的語(yǔ)言學(xué)關(guān)系模型中，可能只關(guān)注詞與詞之間的直接關(guān)系（二元），或者詞與詞、詞與句子之間的關(guān)系（三元）。Word2vec 通過(guò)其獨(dú)特的訓(xùn)練方式打破了這種局限。它將詞表示為向量，這些向量能夠捕捉到豐富的語(yǔ)義和語(yǔ)法信息。例如，“國(guó)王”和“王后”這兩個(gè)詞，在 Word2vec 中對(duì)應(yīng)的向量之間的關(guān)系可以體現(xiàn)出性別差異等復(fù)雜的語(yǔ)義關(guān)系，同時(shí)還能關(guān)聯(lián)到其他相關(guān)的詞，如“王子”“公主”等，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了簡(jiǎn)單的二元或三元關(guān)系的限制。

Word2vec 中的每個(gè)詞向量在高維空間中有多個(gè)維度的值。這些維度可以對(duì)應(yīng)詞的各種語(yǔ)義特征，從而達(dá)到了語(yǔ)義的多維度表示。比如，對(duì)于“蘋(píng)果”這個(gè)詞，可能有一個(gè)維度對(duì)應(yīng)它的“水果”屬性，另一個(gè)維度對(duì)應(yīng)它的“可食用”屬性，還可能有維度對(duì)應(yīng)它的顏色（如“紅色”）等。這種多維度的表示使得詞能夠在語(yǔ)義空間中從多個(gè)角度與其他詞建立聯(lián)系。

這種多維表征實(shí)現(xiàn)了靈活的語(yǔ)義關(guān)系捕捉。它能夠捕捉到同義詞、反義詞、上下位詞等多種復(fù)雜的語(yǔ)義關(guān)系。以“狗”和“犬”為例，它們是同義詞，Word2vec 可以使它們的向量在語(yǔ)義空間中距離很近。而對(duì)于“熱”和“冷”這樣的反義詞，它們的向量方向可能會(huì)相反或者在向量空間中的相對(duì)位置有特定的模式來(lái)體現(xiàn)反義關(guān)系。同時(shí)，對(duì)于上下位詞關(guān)系，如“動(dòng)物”和“狗”，Word2vec 也能通過(guò)向量空間中的層級(jí)結(jié)構(gòu)等關(guān)系來(lái)體現(xiàn)這種包含關(guān)系，從而在多元的層面反映詞與詞之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)。

在各種大模型中，一個(gè) token 的維度通常有多種情況，以下是一些常見(jiàn)模型的 token 維度：

? Word2Vec：一般情況下，其向量維度可設(shè)置為 200 維左右，但具體的維度可根據(jù)實(shí)際任務(wù)和語(yǔ)料進(jìn)行調(diào)整，常見(jiàn)的有從幾十維到幾百維不等。例如，有時(shí)為了在語(yǔ)義空間有較好的區(qū)分度，會(huì)將維度設(shè)置得稍大一些。

? BERT：BERT-Base 的 token 維度為 768 維，BERT-Large 的 token 維度為 1024 維。

? GPT 系列：GPT-2 的 token 維度根據(jù)不同的模型規(guī)模有所不同，例如較小的 GPT-2 模型 token 維度為 768 維，其參數(shù)量為 1.17 億；而較大的 GPT-2 模型參數(shù)量為 15 億，token 維度為 1024 維。GPT-3 的參數(shù)量為 1750 億，其 token 維度為 12288 維。

? GLM 系列：GLM-130B 的 token 維度為 5120 維，GLM-33B 的 token 維度為 10240 維，GLM-1.3B 的 token 維度為 2048 維。

? PanGu 系列：PanGu-α 的 token 維度為 4096 維，PanGu-β 的 token 維度為 16384 維。

在 DeepSeek 大模型中，不同版本一個(gè) token 的維度也有所不同：

? DeepSeek V2：其隱變量空間維度為 5120。

? DeepSeek V3：嵌入維度即詞向量的維度為 7168。

? DeepSeek V2 Lite：隱空間維度為 2048。

在 DeepSeek-R1 大模型中，其輸入維度是 2000，即每個(gè) token 的維度為 2000。

此外，大模型中 token 的維度選擇需要綜合考慮多種因素，如模型的性能和計(jì)算資源等。通常維度越高，能表示的語(yǔ)義信息越多，模型能力越強(qiáng)，但同時(shí)計(jì)算也更難，訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)，還可能出現(xiàn)過(guò)擬合等問(wèn)題。