大模型入门：9个核心概念

1. Token（字数/长度）

• • 是什么：Token是模型处理文本的最小单位，可以是字、词或符号。

• • 类比：像“乐高积木”，中文1个token≈1-2个字，英文1个token≈0.75个单词。

• • 示例：

• • • “你好” → 2个token
  • • “Hello!” → 2个token（Hello + !）

• • 为什么重要：API按token计费，长文本需控制token数（如限制max_tokens=100）。

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2. 思维链（Chain-of-Thought, CoT）

• • 是什么：让模型像人一样“分步骤思考”，而不仅输出最终答案。
• • 类比：解数学题时先写“设未知数→列方程→求解”，而非直接报答案。
• • 示例：
  
• • 用途：提升复杂问题（数学、推理）的准确率。

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3. 输出格式：Text vs JSON

大模型的输出格式两种：非结构化的text文本格式，也就是成段的话；结构化的JSON格式，便于对生成的结构化数据进行解析入库再使用。

格式	特点	示例	适用场景
Text	纯文本，人类直接阅读	北京是中国的首都	聊天、内容生成
JSON	结构化数据，机器易解析	{"answer":"北京","confidence":0.95}	API对接、数据分析

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4. 流式消息（Stream）

• • 是什么：模型边生成边返回（像“流水”一样实时传输），而非等全部生成完。现在大模型（deepseek、通义千问等）上的对话基本都是流式消息模式，体验更好。

• • 类比：看直播（流式） vs 下载完再看（非流式）。

• • 优点：减少等待时间，适合长回答（如文章生成）。

• • API示例：

  # 设置stream=True
  response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4", messages=[...], stream=True)
  for chunk in response:
      print(chunk.choices[0].delta.get("content", ""), end="")
  

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5. 采样温度（Temperature）

• • 是什么：控制输出的随机性，像“脑洞大小调节器”。

  温度值	效果	适用场景
  0.1	保守，总选最靠谱答案	事实问答、代码生成
  0.7-1.0	有创意，答案多样化	写诗、故事创作
  >1.0	高风险，可能胡言乱语	实验性测试

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6. FIM补全（Fill-in-the-Middle）

• • 是什么：让模型补全“文本中间缺失部分”，而不仅续写结尾。

• • 类比：填空题（如“中国的__都是北京” → 补全“首”）。

• • 用途：当前的重点场景是代码补全（如补全函数中间逻辑）、文本修复。

• • 示例：

  输入：def add(a, b): <FIM> return result  
  输出：    result = a + b
  

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7. 对话前缀续写

• • 是什么：根据聊天记录（前缀）生成下一句回复。

• • 关键：模型需理解上下文（像“接话”）。

• • 示例：

  用户：今天天气如何？  
  AI：晴天，28℃。  
  用户：适合去哪玩？  
  AI：建议去海边或公园。（续写）
  

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8. Role：system/user/assistant

Role	作用	示例
system	设定AI角色和规则	{"role":"system","content":"你是个严谨的科学家"}
user	用户输入的问题	{"role":"user","content":"水的沸点是多少？"}
assistant	AI的回复	{"role":"assistant","content":"100℃。"}

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9. 蒸馏（Distillation）

• • 是什么：让小模型模仿大模型的行为，达到“浓缩知识”的效果。

• • 类比：学霸（大模型）把笔记精华教给学渣（小模型）。

• • 用途：

• • • 将GPT-4压缩成手机能跑的Tiny模型
  • • 保留90%性能，体积缩小10倍

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