理解LLM中的词向量：入门指南

这篇文章侧重于通过一个具体例子（考拉的反义词）来解释词向量，简化了复杂的概念。然而，它缺乏对向量创建、维度以及对模型偏差和性能的影响的技术方面的深度，而这些对于真正有信息量的文章至关重要。依赖YouTube视频作为主要来源可能会限制信息的广度和严谨性。

• •这篇文章旨在解释LLM中使用的词向量。
• •该示例侧重于为什么人工智能可能会给出意想不到的反义词。
• •这篇文章引用了YouTube视频作为主要信息来源。