一文读懂大模型如何理解你的语言：Token与Embedding，建议收藏学习

你有没有想过：

当你在大模型对话框里敲下一句：「帮我写一份年终总结」，
在大模型眼里到底出现了什么呢？

对大模型来说，它不是在看「中文句子」，而是在看一串又一串数字。

这一篇，我们就用尽量不烧脑的方式，讲清楚两个核心概念：

✅ Token：AI 看世界的「字」
✅ Embedding：把语言变成坐标的「翻译器」

理解了这两个东西，你基本就搞懂了：
「AI 到底是怎么听懂你说的话的？」

一、AI 其实看不到「字」，只能看到数字

先说结论：

大模型看到的，从来不是「文字」，而是一串被编码过的数字。

从人类视角看，我们输入的是：

「帮我写一份年终总结，突出项目成果和个人成长。」

从模型视角看，这句话会经历大致这么几个阶段：

1. 字符级别

   ：帮 / 我 / 写 / 一 / 份 / …

2. 切成 Token

   ：「帮我」/「写」/「一份」/「年终」/「总结」/ …

3. 映射成编号

   ：[18293, 5021, 9304, 7216, 183, …]（举例）

4. 转换成向量（Embedding）

   ：每个编号 → 一个高维向量

5. 送进大模型

   ：后面才是注意力、推理、生成等过程

这一篇文章就专门聚焦在第 2 步和第 4 步：

• 文本是怎么被切成 Token 的？
• 这些 Token 又是怎么变成 Embedding 向量的？

---

✅ 小结：

人看的是「字和句子」，模型看到的是一串编号和一堆向量。 Token 和 Embedding，就是把语言一步步变成这些数字的关键桥梁。

---

---

二、什么是 Token？——AI 世界里的「字」

1. Token 不是字，也不是词，是「介于两者之间的单位」

在人类世界里，我们习惯这样看语言：

• 英文

  ：字母 → 单词 → 句子

• 中文

  ：汉字 → 词语 → 句子

在大模型的世界里，多了一个非常关键的中间层：Token。

你可以暂时把它理解为：

为了让电脑「既不太细、也不太粗」地切分语言，
专门设计出来的一种**「最合适的单位」**。

一个 Token 可能是：

• 一个完整的英文单词：hello
• 一个汉字：帮
• 半个单词：inter、esting
• 一个标点：，、。、？
• 甚至是一个空格：" "（空格本身在英文里也是 Token）

严格一点说：

不同模型的 Token 规则不一样，
有的中文模型以「字」为主，有的会把高频词（比如「人工智能」「机器学习」）收成一个 Token，
但不会像语文课那样，一个个手工标注「词语」。

Token 不是自然语言里的「字」或「词」，
而是大模型自己定义的「看的单位」。

---

2. 为什么需要 Token 这种「怪异的单位」？

如果我们直接用「字」或「词」，会有很多问题：

只用「字」：

• 英文会被切得太碎：interesting → i / n / t / e / r / e / s / t / i / n / g
• 模型很难学到「单词级」的规律

只用「词」：

• 生僻词、专有名词太多：ChatGPT、DeepSeek、Qwen3…
• 词表可能大到存不下、算不动

Token 的目标，就是在这两者之间找一个平衡点：

• 高频、常见、很完整的词 → 尽量作为一个 Token
• 少见词、生造词 → 拆成若干 Token 来组合表示
• 中文则往往以「字」为基础，再把高频词组并在一起

---

三、Token 是怎么切出来的？——直白理解 BPE 思路

不同模型用的具体算法不完全一样，但都比较接近。

以常见的 **BPE（Byte Pair Encoding）**思路为例，可以这样理解：

BPE 做的事情，其实就是：
在海量文本里统计「谁总是挨着谁」，
然后把这些高频组合打包成新的单位。

---

1. 第一步：先从「最细」的单位开始

以英文为例，一开始我们只认识：

• 字母：a–z
• 标点：, . ? !
• 空格、数字等

所有文本先被拆成这些最小单位，比如：

interesting → i / n / t / e / r / e / s / t / i / n / g

---

2. 第二步：合并那些「经常腻在一起」的组合

算法会在大量语料里统计：

哪两个字符 / Token 总是频繁一起出现？

比如发现：

• i

  和 n 很经常挨在一起 → 合并为 in

• in

  和 g 也很常见 → 合并为 ing

• interest

  整体也足够常见 → 可能进一步被合成为一个 Token

这就是 BPE 的核心：

不断把「最常一起出现的一对」合并成新的 Token，
有点像在语料库里办「团建相亲会」：

总在一起手牵手出现的，就发一张「合影」当作新 Token。

一直合到：词表大小达到预设上限，或者再合并收益不大为止。

---

💡 补充说明：

现实里还有 WordPiece、SentencePiece、Unigram 等变体，
但核心思想都类似：

从小单位出发，根据统计规律，自动长出一套「刚刚好的」语言切分方式。

---

3. 对中文，大致会是这样：

中文没有天然空格，常见做法有两类（实际实现会更复杂，这里简化）：

方法 1：按字切分 + 合并高频词组

• 初始单位：单个汉字
• 通过统计合并出：「年终」、「总结」、「人工智能」这类组合

方法 2：先做一次中文分词，再做 BPE 优化

• 用中文分词工具切出词语
• 再通过统计合并/拆分，适配不同场景

所以，一句**「帮我写一份年终总结」**可能会最终被切成：

["帮我", "写", "一份", "年终", "总结"]

有的是字，有的是词，全看当初训练 Token 词表的时候是怎么统计的。

---

四、从 Token 到编号：词表（Vocabulary）

模型不会直接存 "帮我"、"年终" 这样的字符串，而是维护一张巨大的词表（Vocabulary）：

• 键（key）

  ：Token 字面形式，比如 "帮我"、"年终"、"AI"

• 值（value）

  ：一个整数编号，比如：18293、7216、305（示意）

当你输入一句话时，模型会做一件看上去很「机械」的事：

把所有 Token 替换成它们的编号 → 得到一长串整数。

例如：

「帮我写一份年终总结」→ ["帮我", "写", "一份", "年终", "总结"]→ [18293, 5021, 9304, 7216, 183]（假设编号）

到这一步为止，模型看到的是纯数字序列。

---

但问题来了：

数字之间没有天然的「近义」关系：

• 18293 并不「比」18294 更接近「总结」
• 纯编号无法表达「语义相似度」

我们需要再走一步，把这些编号变成可以比较远近的东西。

这一步，就是 Embedding 要完成的任务。

---

五、什么是 Embedding？——把词丢进「语义坐标系」

1. 想象一个超高维的「语义空间」

想象你有一个很大的空间（实际上维度通常是 512、768、1024、1536…）：

• 某个方向表示「积极 vs 消极」
• 某个方向表示「时间相关 vs 空间相关」
• 某个方向表示「工作/学习 vs 娱乐」
• ……还有成百上千种抽象维度

每一个 Token，都会被映射到这个空间中的一个点。

这个点的位置，用一个向量来表示，也就是我们常说的：

Embedding 向量 / 语义向量

比如（示意）：

Embedding("年终总结") = [0.13, -0.87, 0.05, ..., 0.41]

于是：

• 「总结」会离「复盘」「报告」「汇总」比较近
• 「猫」会离「狗」「宠物」「猫咪」比较近
• 「申请加班」会离「项目」「deadline」「工作」比较近

---

💡 注意：

这里的「积极/消极」「工作/娱乐」，只是为了方便理解的想象维度。

真正的维度是模型在训练中自己学出来的，
我们通常只能通过实验去猜某个方向大概对应什么含义。

核心规律：

• 距离近

  → 语义相似

• 方向相似

  → 语义相关

---

2. Embedding 和「词典解释」的本质区别

词典解释：

• 用自然语言讲这个词是什么意思
• 对人类友好，对计算机仍是一堆符号

Embedding：

• 用一串数字编码「这个词和其他所有词的关系」
• 模型只要算一遍向量相似度，就知道谁跟谁更像

所以你经常会听到一句话：

Embedding，是模型「看世界的坐标」。

换句话说：

词典在解释一个词，Embedding 在给它安一个住址。

---

---

六、Embedding 是怎么训练出来的？

这里不推公式，用「直觉版」来理解。

1. 早期方法：谁老在一起出现，谁就更像

早期的 word2vec、GloVe 这类词向量，基本都赖着一个朴素想法：

经常一起出现的词，语义可能有关。

比如你在大量语料里看到：

• 「年终」——「总结」经常挨在一起
• 「模型」——「训练」「推理」「参数」总是联合出现

训练时：

• 看到「年终」，就鼓励「总结」这个词的向量靠近它
• 看到「模型」，就鼓励「训练」「推理」「参数」这几个词向它们的向量聚拢

更严谨一点说，是：

模型在一个「滑动窗口」里，看谁经常和谁一起出现，
窗口里「同框次数」越多，向量就越被拉近。

反复训练之后，整个向量空间会慢慢形成一种「结构」：

——相似的词自然就挤到了一块。

---

2. 在大模型里：Embedding 和「大脑」一起长大

在 GPT、Qwen、DeepSeek 这类大模型中，Embedding 层：

• 就是整个网络最靠前的一层
• 不会单独训练，而是和 Transformer 全部参数一起端到端训练
• 训练目标通常是：
  给前面的 Token 作为上下文，让模型预测下一个 Token 的概率分布

在这个过程中：

• 如果某种 Embedding 排列方式有助于更好地预测下一个 Token
• 梯度更新就会把向量往那个方向推
• 久而久之，你就得到了一套「既合模型胃口、又很有语义感」的 Embedding

---

七、为什么要关心 Token 和 Embedding？

从「怎么更聪明地用大模型」的角度，理解这俩词非常有用。

1. 「字数限制」其实是「Token 限制」

你肯定见过这样的参数：

模型支持 8K / 32K / 200K Tokens 上下文

这真正限制的不是：

• ❌ X 个汉字
• ❌ 或 Y 个字节

而是：

✅ 你这整段输入，被切成 Token 之后，一共多少个 Token。

这会带来几个很实际的影响：

• 中文通常比等长英文更「省 Token」
• 代码 + 中英混排的内容会特别「费 Token」
• Prompt 里废话太多，会明显「挤占」上下文空间

所以在实战里：

• Prompt 尽量清晰、紧凑、结构化

  ，能明显减少 Token 浪费

• 大量文档让模型阅读前，最好有一层预压缩/预筛选

下次再看到「8K / 32K Token 上下文」，
你可以在心里自动翻译成：

「哦，也就是这次聊天最多能塞多少有用信息。」

---

2. 有了 Embedding，你能做很多「聪明的工具」

Embedding 不只是给大模型自己用，你也可以直接拿出来做应用：

语义搜索：

• 用户搜「请假流程」，
• 你不光能匹配到标题里写着「请假流程」的文档，
• 还能找到叫「休假申请规范」「年假审批指引」的内容。

内容推荐：

• 看了一篇「年终总结怎么写」，
• 可以推荐「项目复盘模板」「季度复盘 checklist」之类相近内容。

文档聚类 / 归档：

• 把一堆会议纪要、周报、需求文档丢进 Embedding 空间，
• 自动分成「产品相关」「运营相关」「行政相关」几大类。

本质都是同一件事：

先把文本变成向量，再用「距离」和「角度」来衡量相似度。

几乎所有「聪明一点的搜索、推荐和归档」，
背后多少都在用 Embedding。

---

3. 你会发现 Prompt 设计，其实没那么「玄学」

当你知道：

• 模型看的是 Token 序列
• 每个 Token 都会变成固定维度的向量
• 上下文越长，计算复杂度越高

很多经验之谈就变得顺理成章，比如：

• 「同样一句话，写得更短更清晰，效果往往更好」
• 「提前给清晰、结构化的示例，有助于模型在向量空间里对齐你的意图」
• 「把关键信息放在前后，更容易被注意力机制捕捉到」

---

八、用一句话收个尾

如果用一句不太严谨、但挺形象的话来概括：

Token，是 AI 的「字」；Embedding，是 AI 的「坐标」。

你输入的每一句话，
都会被拆成一串「字」，
再被丢进一个高维的「语义宇宙」里，
模型就在那个宇宙里，
用线性代数的方式，
去「听懂」你说的话。

大模型看世界，不是用眼睛，也不是用语文课本，
而是一串 Token 和一张看不见的语义坐标系。

当你下次再看到「Token 限制」「Embedding 模型」「语义向量」这些词时，希望今天这篇，可以在你脑海里浮现出一幅简单、可视化的图。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

最后

只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发

大模型全套学习资料展示

自我们与MoPaaS魔泊云合作以来，我们不断打磨课程体系与技术内容，在细节上精益求精，同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容，力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。

希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！

01 教学内容

• 从零到精通完整闭环：【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块，内容比传统教材更贴近企业实战！

• 大量真实项目案例： 带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

02适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

vx扫描下方二维码即可

本教程比较珍贵，仅限大家自行学习，不要传播！更严禁商用！

03 入门到进阶学习路线图

大模型学习路线图，整体分为5个大的阶段：

04 视频和书籍PDF合集

从0到掌握主流大模型技术视频教程（涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向）

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路（不吹牛，真有用）

05 行业报告+白皮书合集

收集70+报告与白皮书，了解行业最新动态！

06 90+份面试题/经验

AI大模型岗位面试经验总结（谁学技术不是为了赚$呢，找个好的岗位很重要）

07 deepseek部署包+技巧大全

由于篇幅有限

只展示部分资料

并且还在持续更新中…

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发