大模型底层探秘（一）：分词技术如何塑造AI的“语言基因”？详解算法与代码

大模型学习路径系列（三）大模型架构

本文在前面语言模型和大模型能力的基础上，进一步解释什么是大模型，同时逐渐深入大模型智能涌现的底层原因。本文首先强调分词技术和大模型架构的重要性，并依据分割粒度进一步完成了对于分词算法的分类和代码实现。

随后会继续更新不同子词分词算法原理（已更新）和代码实现，以及关于大模型架构的深入解析。欢迎点赞收藏关注，也欢迎大家指正！

第三章 大模型架构

1、引言

1.1 什么是大模型？

        想象一个能帮你解答生活琐事、创作艺术作品、编写程序，甚至推动科学发现和工程发展的“超级大脑”。这就是“大模型”。那么大模型到底是什么？

        大模型的本质：从数据到智慧的飞跃

        大模型是基于深度学习的神经网络，拥有数十亿到数千亿个参数，这些参数就像模型学会的“知识点”，通过复杂计算连接，赋予模型理解和生成语言、图像、音频等的能力。

        它们的强大主要依赖于三个要素：数据、算力、架构。

        第一，大模型在巨量文本、图像（如摄影作品、艺术插图）或多模态数据上训练，学会捕捉世界的规律。第二，大模型参数多、数据规模大的同时，而需要强大的算力支撑。模型训练需要数千GPU或TPU，耗时数周到数月完成一次训练。第三，大模型依赖于强大的模型架构和先进的算法，Transformer架构的突破让模型能够高效理解长序列信息，精准捕捉语义和上下文。

        以Grok3、DeepSeek或ChatGPT背后的GPT系列为例，这些模型通过预训练掌握通用知识，再通过微调适配特定任务，如对话、翻译或代码生成。大模型就像一个全能知识库，能快速应对各种需求。

        大模型的能力：从生活助手到推动行业变革

        大模型的真正魔力在于它们的通用性——它们能轻松应对从生活琐事到全球挑战的各种任务，宛如一位随叫随到的智慧伙伴。大模型就像一位无所不能的智能伙伴，它能在你需要时轻松解答生活中的小问题——比如教你做一道符合口味的番茄炒蛋，或是告诉你明天要不要带伞。而当灵感来临时，它又能化身创作搭档，帮你写首小诗或是生成一张充满未来感的数字画作。在工作中，它更是得力的助手，无论是帮程序员写代码，还是替律师快速梳理合同条款，都能让你事半功倍。更令人惊叹的是，这些AI正在改变医疗诊断、教育教学等各行各业，甚至推动着像蛋白质结构预测这样的重大科学突破。从日常生活到专业领域，大模型正以惊人的适应力和创造力，重新定义着我们解决问题的方式。

        最激动人心的，是大模型在科学前沿的壮举，比如DeepMind的AlphaFold。这种突破不仅改变了科学界的游戏规则，也让我们看到大模型的无限可能——它们不只是回答问题，而是为人类探索未知铺路。

        分词与架构：大模型的语言基石与智慧核心

        要理解大模型为何如此强大，分词和架构的协同作用不可忽视。分词是将文本拆解为最小意义单元（如单词、子词或字符）的过程，它是大模型理解语言的基础。比如，中文的“人工智能”可能被拆分为“人工”和“智能”，而英文的“unbelievable”可能被拆分为“un-”“believe”“-able”。高效的分词技术让模型能够处理多语言、复杂句式甚至俚语，确保从日常对话到学术论文的文本都能被准确解析。而架构则决定了这些分词后的单元如何被组织、理解和生成。Transformer架构通过其注意力机制（Attention），能动态聚焦文本中最重要的部分，捕捉长距离的语义关联，比如理解“他昨天买的书”中的“书”和“买”之间的关系。分词为模型提供了语言的“原料”，而架构则像一位大师级厨师，将这些原料烹饪成美味的菜肴。两者的配合使得大模型对于世界知识的学习能力突飞猛进。

        由于知识点密集且重要，关于大模型架构的部分介绍我们会分为三大部分，每一部分用一篇或者几篇博客介绍：MLP基础与架构演变、Transformer架构详解（含代码）、大模型架构类型。本文介绍第一大部分。后面两部分的更新可以期待一下，马上到来~

2、NLP基础之文本处理技术

2.1 分词

分词是将文本拆解为最小意义单元（如单词、子词或字符）的过程，是大模型处理自然语言的基础步骤。自然语言（如中文、英文）是人类可读的文本，而大模型需要将文本转化为数字表示（即 token ID）以进行计算。

        分词将文本分割成有意义的单元（如单词或短语），帮助模型更好地理解语义。例如，“我爱学习”分词后为“我”、“爱”、“学习”，每个token都承载一定的语义信息。通过分词（尤其是字词分词），可以有效控制词汇表的大小