随机词汇组合训练 | AI生成和翻译
如果你在2-3GB完全随机的类英语词汇（即从真实英语词汇中均匀随机选取的序列，无语法无意义，纯属词汇堆砌）上训练一个类似nanoGPT（或任何类似GPT-2小型的Transformer）的小模型，实际情况如下：
模型将认识到不存在可学习的结构
- 它会快速掌握词符分布（单词的单字频次）
- 它会发现下一个词本质上与上文无关（或近乎独立）
- 训练数据的困惑度会急速触底（几轮训练后就会接近均匀词汇分布的熵值）
- 模型本质上会退化成单字采样器——仅按训练数据中的边际词频输出单词，几乎不存在上下文依赖
生成文本将略优于完全乱码，但仍是彻头彻尾的垃圾
训练后你会得到类似这样的结果：
猫 迅速 在…之下 昨天 苹果 香蕉 大象 奔跑 紫色 然而 明天 奶酪 闪电 迅速 斑马 三明治 永远 山脉 自行车 橙色 大象 昨天 香蕉
它会：
- 使用真实英语单词 ✓
- 遵循词频规律（常见词如“the”“and”“to”会高频出现） ✓
- 保持完美拼写 ✓
- 100%语法语义混乱 ✗
它无法学会：
- 语法或句法结构
- 任何短语组合规则
- 功能词使用规范
- 任何意义上的语义连贯性
- 甚至超越微弱统计噪声的二元/三元词组
与真实文本训练的对比
当你在真实文本（如莎士比亚作品或OpenWebText）上训练nanoGPT时，即使仅用2-3GB数据，也能很快观察到真实句子的涌现，因为其中存在丰富的可预测结构。
而纯随机词汇训练永远无法跨越连贯性门槛——无论训练多久。模型会立即收敛至“下一个词按词频随机生成”的状态并停止改进。
可实际操作的有趣实验
你可以轻松生成此类数据集：
import random
words = open('big-wordlist.txt').read().splitlines() # 例如包含30万英语词汇
with open('random_3gb.txt', 'w') as f:
for _ in range(500_000_000): # 约3GB
f.write(random.choice(words) + ' ')
用nanoGPT训练几小时后，你会看到损失值降至约4-5奈特（基本等于英语词汇分布的熵值）后完全平缓。后续采样就会产生上述的词汇堆砌。
核心结论
没错，生成文本几乎是纯粹无意义的——只不过比从词典均匀采样看起来稍显“自然”，因为它符合真实词频规律。但它永远无法产出任何略有意义或符合语法的内容。
这实际上是个绝佳实验，可以让你直观验证真实语言对长程依赖和结构性的依赖程度——当你移除所有这些要素时，即使是GPT这样的强大架构也学不到任何有用信息。