Decoder模型 向量模长表示什么

词和其他词的关系的强弱和关联程度；生僻词模长小

从实验结果来看，Qwen2-7B-Instruct的向量模长规律与之前的预期（“模长与语义丰富度、确定性正相关”）完全相反，这反映了Decoder-only模型（尤其是指令微调模型）的表征特性与Encoder-only模型（如BERT）存在显著差异。

一、实验结果的核心矛盾点

预期关系	实验结果
信息量越高 → 模长越大	低信息量句子（如“你好。”）模长反而更大（321.00），高信息量句子（如“人工智能…”）模长更小（227.88）
语义越确定 → 模长越大	歧义句（“苹果熟了”）模长（264.25）＞明确句（“苹果公司…”）模长（248.75）
情感越强 → 模长越大	强情感句（“太棒了！”）模长（217.00）＜弱情感句（“还行吧”）模长（253.63）