揭秘大语言模型：从文字到数字，token 是如何变成向量的？
你有没有想过，ChatGPT 这样的大语言模型是怎么 “看懂” 文字的？其实，它们靠的是一套 “数字密码”—— 把文字变成向量。今天就用大白话，带你看懂这个神奇过程。
第一步：文字先拆成 “小零件”——token
大模型处理文字前，会先把句子拆成最小单位 “token”。就像把拼图拆成小块，方便后续处理。
（此处建议配图：左侧是一句话 “我爱吃苹果”，被拆成右侧的 token “我”“爱”“吃”“苹果”，每个 token 用不同颜色方块表示）
token 分三种常见类型：
- 单词级：比如 “apple” 就是一个 token子词级：长单词会拆成片段，如 “unhappy” 拆成 “un”“happy”字符级：每个字 / 字母单独算，如 “cat” 拆成 “c”“a”“t”
第二步：给 “小零件” 贴标签 —— 从 token 到 ID
拆好的 token 不能直接被模型识别，得先变成数字。就像给每个零件编个唯一编号，比如：
（此处建议配图：左侧是不同 token “我”“爱”“a”“b”，右侧对应数字 ID “1”“2”“3”“4”，用箭头连接）
- “我”→ID:1“爱”→ID:2“a”→ID:3
第三步：编号变 “坐标”——ID 到向量
有了 ID，还要通过 “嵌入层” 变成向量。向量就像 token 在数字空间里的 “坐标”，比如 [0.2, 0.5, -0.3]（维度通常有几百到几千）。
（此处建议配图：一个表格样式的 “嵌入层查找表”，行是 ID，列是向量维度，ID “1” 对应一行数字，用箭头指向一个三维坐标点表示向量）
向量的 “成长记”：从随机到有意义
刚生成的向量是随机数字，没啥含义。但经过海量文本训练后，奇迹发生了：
（此处建议配图：左侧是杂乱分布的向量点，标注 “训练前”；右侧是聚集的向量群，“高兴”“开心” 聚在一堆，“大”“小” 分在两边，标注 “训练后”）
- 模型通过 “损失函数” 判断预测对错，用 “梯度下降” 调整向量数值最后，语义近的 token 向量会靠得近（如 “爸爸” 和 “父亲”），相反的则离得远（如 “冷” 和 “热”）
为啥要费这劲？
因为模型只懂数学运算。向量让文字能被 “计算”：比如 “国王 - 男人 + 女人≈王后”，这种神奇的语义关系，就是靠向量运算实现的。
（此处建议配图：用箭头表示向量运算，“国王” 向量减去 “男人” 向量，加上 “女人” 向量，箭头终点指向 “王后” 向量）
从文字拆成 token，到变成 ID，再转化为有语义的向量，这三步就是大模型 “理解” 语言的核心。看似复杂的过程，本质是把人类语言翻译成机器能懂的数字密码。
未来随着技术发展，这套 “翻译系统” 会越来越精准，说不定哪天，模型真能像人类一样理解文字背后的喜怒哀乐呢～
