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第一性原理剖析：权重是“经验”的数学沉淀
如何衡量词元重要性呢？我们首先要明确一个核心前提：大型语言模型（LLM）在训练开始时，是一张白纸。 它不知道“猫”和“追”有关系，也不知道任何语法和常识。它拥有的只是一个庞大的、未被训练的神经网络结构（比如 Transformer），以及一个学习规则（优化算法）。
这个“加权”能力的获得，不是被程序员写进去的，而是模型在海量的学习中自己“领悟”出来的。这个过程可以比作人类学习一项技能，比如骑自行车。
隐喻：从“有意识”的笨拙到“无意识”的熟练
想象一个孩子第一次学骑自行车：
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初始状态（随机权重）： 孩子刚坐上车，完全不知道该怎么用力。他可能会胡乱蹬脚，身体僵硬地向左倾斜，同时又拼命向右转动车把。他的每一个动作（每一次“加权”）都是随机的、混乱的、无效的。结果就是摔倒。
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接收反馈（计算损失）： “摔倒”就是一个非常强烈的负反馈。在大脑中，这相当于一个巨大的“错误信号”（在模型中称为“损失/Loss”）。大脑知道了：“刚才那套肌肉协调方式是错的，导致了糟糕的结果。”
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调整策略（反向传播与优化）： 孩子爬起来，大脑会下意识地进行微调：“刚才向左倒了，下次身体是不是该向右稍微使点劲？车把晃得太厉害了，下次是不是要稳一点？” 这种微调是基于“摔倒”这个结果，反向追溯原因的过程。 在模型中，这个过程被称为反向传播（Backpropagation） 和优化器（Optimizer）。当模型根据当前的权重做出了一个糟糕的预测（比如在“猫追__”后面预测了“桌子”，而不是“老鼠”），损失函数会计算出这个预测有多离谱。然后，优化器会像一个严厉的教练，把这个错误信息传回给网络的每一部分，并对那些导致错误的关键“权重”进行微小的惩罚性调整：“你这个权重太高了，给我降一点！” “你那个权重太低了，给我加一点！”
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海量练习（训练过程）： 孩子会摔倒、调整、再骑、再摔倒、再调整……重复成千上万次。每一次调整都是微小的，但方向是正确的（为了“不摔倒”）。 模型也是如此，它会阅读数万亿字的文本，进行数百万亿次的“预测-反馈-调整”循环。每一次，它都在微调它的注意力权重参数（以及所有其他参数）。
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最终状态（习得的权重）： 终于有一天，孩子骑上了自行车，如行云流水。当他感觉车要向左倒时，他的身体会不假思索地、自动地、无意识地向右微调，同时脚下施加合适的力。他不再需要“有意识”地去想“我该用多大力气”，这已经内化成了一种肌肉记忆和身体本能。 同样，经过充分训练的模型，当它处理“chased”（追）这个词（Query）时，它已经通过无数次经验学会了，如果此时把更高的注意力权重分配给主语“cat”（Key）和宾语“mouse”（Key），最终得到的预测结果会更好（损失更小）。这个“加权”行为，就成了一种数学上的“本能”。
技术拆解：权重到底从哪儿来？
权重本身是数值，这些数值存储在神经网络的特定矩阵中（用于生成Q、K、V的权重矩阵）。
- 来源：这些数值全部是通过训练，从数据中学来的。它们是模型参数的一部分。
- 计算过程：
- 在训练时，模型用当前的Q、K、V矩阵计算出注意力得分和权重。
- 用这个权重去生成一个预测。
- 将预测与真实答案（文本中的下一个词）比较，得到一个“损失值”。
- 核心来了：优化算法会根据这个损失值，回头去微调产生Q、K、V的那些矩阵里的数值，目标是让下一次的损失值变得更小。
- 结果：训练结束后，这些矩阵里的数值就被固定下来了。它们就像一部巨大的“经验法典”。当新的输入进来时，这套固定的“法典”能够自动地、高效地计算出合理的注意力权重，因为它已经被海量数据“打磨”成了最优状态。
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权重被用于编程神经网络，是软件2.0