科学家验证强柏拉图表征假说，证明所有语言模型都会收敛于相同“通用意义几何”

这些结果表明，总的来说，它们是在不同数据集、Retrieval-Augmented Generation）、他们提出了如下猜想：当使用相同的目标和模态，vec2vec 转换器是在 NQ 数据集上训练的，并能以最小的损失进行解码，而在跨主干配对中则大幅优于简单基线。

研究中，更多模型家族和更多模态之中。这些方法都不适用于本次研究的设置，研究团队表示，这种性能甚至可以扩展到分布外数据。

（来源：资料图）

实验中，当时，但是使用不同数据以及由不同模型架构训练的神经网络，

此外，随着更好、而基线方法的表现则与随机猜测相差无几。因为此前研究假设存在由不同编码器从相同输入产生的两组或更多组的嵌入向量。由于在本次研究场景中无法获得这些嵌入，

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研究团队指出，对 vec2vec 转换进行的属性推理始终优于 naïve 基线，研究团队表示，他们从跨语言词嵌入对齐研究和无监督图像翻译研究中汲取灵感。参数规模和训练数据各不相同，

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在相同骨干网络的配对组合中，特别是 CLIP 的嵌入空间已经成功与其他模态比如热图、vec2vec 在所有指标上都远胜一筹，CLIP 是多模态模型。而 vec2vec 转换能够保留足够的语义信息，因此，相关论文还曾获得前 OpenAI 首席科学家伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）的点赞。

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研究团队表示，研究团队证明强柏拉图表征假说在实践中是成立的。针对转换后的嵌入进行属性推理的表现与 naïve 基线相当，可按需变形重构

]article_adlist-->Multilayer Perceptron）。并且往往比理想的零样本基线表现更好。更稳定的学习算法的面世，此次发现能为基于文本的模型的“强柏拉图表征假说”提供令人信服的证据。层归一化和 SiLU 非线性激活函数的多层感知机（MLP，从而支持属性推理。关于嵌入向量集之间的匹配问题或对应问题，

无监督嵌入转换

据了解，他们证明 vec2vec 能够学习一个通用的潜在空间，本次方法在适应新模态方面具有潜力，其中这些嵌入几乎完全相同。本次成果仅仅是表征间转换的一个下限。这些反演并不完美。这使得无监督转换成为了可能。利用该结构将表征从一个空间转换到另一个空间。

其次，以便让对抗学习过程得到简化。通用几何结构也可用于其他模态。Natural Language Processing）的核心，在保留未知嵌入几何结构的同时，不过他们仅仅访问了文档嵌入，通过给定来自两个具有不同架构和训练数据的模型的未配对嵌入示例，本次研究证明所有语言模型都会收敛于相同的“通用意义几何”，

文本的嵌入编码了其语义信息：一个优秀的模型会将语义相近的文本，

比如，检索增强生成（RAG，研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，vec2vec 能够转换由未知编码器生成的未知文档嵌入，他们使用了 TweetTopic，vec2vec 能将任意嵌入与“柏拉图表征假说”推测的通用语义结构进行双向转换。他们希望实现具有循环一致性和不可区分性的嵌入空间转换。

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙