信息不同于數(shù)據(jù)，信息是被賦予價值了的數(shù)據(jù)，即有價值的數(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，而機器常常使用的是客觀的“數(shù)”部分，沒有主觀的“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，在一個數(shù)據(jù)庫中，存儲的員工年齡、姓名、職位等都是一些數(shù)據(jù)。年齡可能是一個數(shù)字，如“25”，姓名是像“張三”這樣的文字，這些單獨的數(shù)據(jù)看起來可能只是簡單的符號或數(shù)值。
信息（Information）則是經(jīng)過加工處理后，具有一定意義的數(shù)據(jù)。例如，通過分析員工年齡數(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。
數(shù)據(jù)本身可能沒有直接的意義。比如，一堆雜亂的數(shù)字序列，如“5、8、3、1”，在沒有上下文的情況下，很難理解其代表什么。而信息則具有實用價值，它可以用于決策、知識獲取等目的，氣象數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后得到的天氣預(yù)報信息，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，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，但通過分析這些數(shù)據(jù)生成的銷售報告（信息）是為了幫助管理層了解銷售業(yè)績并制定營銷策略。
二、人機交互中的情況
機器主要處理的是數(shù)據(jù)。計算機系統(tǒng)本質(zhì)上是通過二進制代碼來處理各種數(shù)據(jù)。無論是輸入設(shè)備輸入的文本、圖像還是語音信號，都會被轉(zhuǎn)化為 0 和 1 的二進制數(shù)據(jù)流。如當(dāng)你在語音助手上說“今天天氣怎么樣”，你的語音信號被麥克風(fēng)捕捉后，會轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號，即一系列的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)會被傳輸?shù)椒?wù)器進行處理，服務(wù)器的程序會利用這些數(shù)據(jù)進行語音識別、語義理解等操作。
雖然機器處理的是數(shù)據(jù)，但它通過軟件算法等將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為人類能夠理解的信息。在語音助手的例子中，服務(wù)器處理完數(shù)據(jù)后，會將天氣預(yù)報等信息以文本和語音的形式呈現(xiàn)給用戶。這些呈現(xiàn)出來的信息是基于對原始數(shù)據(jù)的處理和分析結(jié)果，它會根據(jù)天氣數(shù)據(jù)庫中的數(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，從機器內(nèi)部處理的角度來看，更多地是處理數(shù)據(jù)，而人機交互的最終目的是將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為對人類有用的信息，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），實現(xiàn)了真正意義上的多元論
在傳統(tǒng)的一些語言模型或者知識表示方法中，可能會存在二元或者三元的關(guān)系設(shè)定。如在某些簡單的語言學(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 通過其獨特的訓(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義和語法信息。例如，“國王”和“王后”這兩個詞，在 Word2vec 中對應(yīng)的向量之間的關(guān)系可以體現(xiàn)出性別差異等復(fù)雜的語義關(guān)系，同時還能關(guān)聯(lián)到其他相關(guān)的詞，如“王子”“公主”等，這遠遠超出了簡單的二元或三元關(guān)系的限制。
Word2vec 中的每個詞向量在高維空間中有多個維度的值。這些維度可以對應(yīng)詞的各種語義特征，從而達到了語義的多維度表示。比如，對于“蘋果”這個詞，可能有一個維度對應(yīng)它的“水果”屬性，另一個維度對應(yīng)它的“可食用”屬性，還可能有維度對應(yīng)它的顏色（如“紅色”）等。這種多維度的表示使得詞能夠在語義空間中從多個角度與其他詞建立聯(lián)系。
這種多維表征實現(xiàn)了靈活的語義關(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義空間中距離很近。而對于“熱”和“冷”這樣的反義詞，它們的向量方向可能會相反或者在向量空間中的相對位置有特定的模式來體現(xiàn)反義關(guān)系。同時，對于上下位詞關(guān)系，如“動物”和“狗”，Word2vec 也能通過向量空間中的層級結(jié)構(gòu)等關(guān)系來體現(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義關(guān)聯(lián)。
在各種大模型中，一個 token 的維度通常有多種情況，以下是一些常見模型的 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)實際任務(wù)和語料進行調(diào)整，常見的有從幾十維到幾百維不等。例如，有時為了在語義空間有較好的區(qū)分度，會將維度設(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 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 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，如模型的性能和計算資源等。通常維度越高，能表示的語義信息越多，模型能力越強，但同時計算也更難，訓(xùn)練時間長，還可能出現(xiàn)過擬合等問題。
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