文本切片 → Token化
?什么是Token？
? Token = 大模型“吃”文本的最小单位！
→中文1字 ≈ 0.6个Token
→英文1词 ≈ 0.3个Token（按词根拆）
?为什么要切？
✅必须变成数字才能算！ 就像做饭前要把食材切块一样?
? 举个栗子：
? 输入：“生成式AI是什么东西？”
? 被切成：生成｜式｜AI｜是什么｜东西｜？ ✅ 共6个Token → 进入下一流水线！
Embedding：嵌入层 → 向量化
▪️每个Token都被“翻译”成一串数字向量，这步叫：Embedding（嵌入）
▪️目的：让AI能“理解”语义 → 把文字变成数学空间中的点！
▪️比如：“猫”和“狗”的向量会靠得很近?? 而“猫”和“火箭”就离得远?
多层推理 → 自注意力机制
?这才是AI的“大脑运转”??
? 核心机制：Self-Attention（自注意力） 让每个Token“回头看”整句话：
→它在句子里的位置？
→和前后词有什么关系？
→是重点？还是陪衬？
? 每一层都在调整Token的“隐藏状态”
⚠️ 注意：不是改Embedding！是改它“当前的理解状态”！
? 类比： 向量夹角越小 → 语义越相似 AI就是靠这个判断“意思是不是一样”！
向量计算 → 预测下一个词！
▪️经过N层“脑内推理”后，AI得出： ➡️ 下一个最可能的词是谁？
▪️模型输出的是“概率分布”： 比如输入“今天天气真__” AI说：
“好” → 78% ✅（选它！）
“差” → 15%
“香” → 0.01% ?
? 然后把“好”加回去，变成新输入： “今天天气真好__” → 继续预测下一个… 直到生成完整回答！
✨ 最终流程图一总结?
?? 人类提问 → ➡️ 切成Token → ➡️ 转为向量 → ➡️ 多层推理 → ➡️ 预测+生成 → ✅ 输出答案！
伙伴们，今天的内容到这里分享结束了，如果能帮到大家的话，那就真的是太棒了！之后会持续更新一些大模型方面内容，包括理论和实践，那我们下次见
? 下期预告： 《AI的8种应用模式》
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?什么是Token？
? Token = 大模型“吃”文本的最小单位！
→中文1字 ≈ 0.6个Token
→英文1词 ≈ 0.3个Token（按词根拆）
?为什么要切？
✅必须变成数字才能算！ 就像做饭前要把食材切块一样?
? 举个栗子：
? 输入：“生成式AI是什么东西？”
? 被切成：生成｜式｜AI｜是什么｜东西｜？ ✅ 共6个Token → 进入下一流水线！
Embedding：嵌入层 → 向量化
▪️每个Token都被“翻译”成一串数字向量，这步叫：Embedding（嵌入）
▪️目的：让AI能“理解”语义 → 把文字变成数学空间中的点！
▪️比如：“猫”和“狗”的向量会靠得很近?? 而“猫”和“火箭”就离得远?
多层推理 → 自注意力机制
?这才是AI的“大脑运转”??
? 核心机制：Self-Attention（自注意力） 让每个Token“回头看”整句话：
→它在句子里的位置？
→和前后词有什么关系？
→是重点？还是陪衬？
? 每一层都在调整Token的“隐藏状态”
⚠️ 注意：不是改Embedding！是改它“当前的理解状态”！
? 类比： 向量夹角越小 → 语义越相似 AI就是靠这个判断“意思是不是一样”！
向量计算 → 预测下一个词！
▪️经过N层“脑内推理”后，AI得出： ➡️ 下一个最可能的词是谁？
▪️模型输出的是“概率分布”： 比如输入“今天天气真__” AI说：
“好” → 78% ✅（选它！）
“差” → 15%
“香” → 0.01% ?
? 然后把“好”加回去，变成新输入： “今天天气真好__” → 继续预测下一个… 直到生成完整回答！
✨ 最终流程图一总结?
?? 人类提问 → ➡️ 切成Token → ➡️ 转为向量 → ➡️ 多层推理 → ➡️ 预测+生成 → ✅ 输出答案！
伙伴们，今天的内容到这里分享结束了，如果能帮到大家的话，那就真的是太棒了！之后会持续更新一些大模型方面内容，包括理论和实践，那我们下次见
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