🔢 一、“頻率”是什么？
在 NLP 中，**詞頻（frequency）**通常指的是：
某個單詞或 token 在語料庫中出現的次數（或比例）
舉例：
"The cat sat on the mat. The cat is happy."
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"the"出現了 3 次 -
"cat"出現了 2 次 -
"happy"出現了 1 次
→ 頻率越高，詞在語料中越“常見”。
🏋??♀? 二、“權重”是什么？
權重（weights） 是模型訓練出來的一組參數，用于表示每個 token、維度、層級的影響力。例如：
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Embedding 矩陣中每個 token 的向量
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Attention 中的 Q/K/V 權重矩陣
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FFN 或 LayerNorm 的參數權重
它們會隨著模型訓練不斷更新，并不直接由詞頻決定。
🧠 你為什么覺得“頻率像權重”？你的直覺是對的！
這是因為在以下場景中，頻率確實會影響權重：
| 場景 | 頻率與權重的關系 |
|---|---|
| 📚 詞向量訓練（如 word2vec） | 高頻詞可能會主導訓練，但通常會被降權（subsampling） |
| 🤖 Embedding 層初始化 | 訓練初期，頻率高的詞更容易被學到有用的向量（權重更穩定） |
| 🧠 TF-IDF 模型中 | 權重 = 詞頻 × 逆文檔頻率，頻率直接決定“權重” |
| 🔍 統計語言模型 | 高頻詞的條件概率（即權重）更大 |
| 🧱 Transformer 模型 | 詞頻影響訓練數據分布，進而影響 attention 分布和參數學習趨勢 |
? 但注意：
在 Transformer、LLaMA、GPT 這類深度模型中，“頻率”只是訓練數據的統計特性，最終權重是通過反向傳播、loss 優化得到的，與頻率沒有線性等價關系。
也就是說：
頻率不是權重，但頻率會“影響”權重的學習。
? 總結一句話：
你說的“頻率就是權重”在 TF-IDF 這類模型中幾乎完全成立；但在深度神經網絡（如 LLM）中，頻率只是輸入分布的一部分，權重是模型訓練出來的，不是直接等于頻率的。
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