AI 教程：从基础到深入的 AI 大模型指南

本文将带你深入理解 AI 大模型的核心概念，从基本原理到向量表示，循序渐进地构建完整的知识体系。

一、AI 应用开发基础

1.1 基本原理与概念

通俗理解

• 核心机制：根据上一个词预测下一个词，类似成语接龙
• 工作方式：通过 token 逐字生成输出

进阶理解

AI 大模型包含两个关键阶段：

核心技术组件

• Transformer 架构

  • 由 encoder 编码器 + decoder 解码器组成
  • 核心是注意力机制，实现高效的信息处理

• Embedding 与位置编码

  • 将文字转换为计算机可处理的数字向量
  • 加入顺序信息，理解语言的时序关系

• 多头注意力机制

  • 核心计算步骤
  • 决定哪些内容更重要，从而影响输出结果

二、核心概念解析

2.1 基本术语

• AGI（通用人工智能）：大模型的最终目标，具备人类水平的智能
• LLM（Large Language Model）：大语言模型的简称
• 对话产品 vs 大模型：应用层与模型层的区别

2.2 模型与应用的关系

三、Token：AI 语言的最小单位

3.1 什么是 Token？

token = 模型处理文本的最小单位。 它既不是严格的"字"，也不是固定的"词"，而是通过一种压缩规则把文本切成的片段。

Token 的切分特点

• 英文：常被切成词片段

  • "I love apples" → ["I", " love", " apple", "s"]

• 中文：常按字或短词切

  • "我喜欢苹果" → ["我", "喜欢", "苹果"]
  • （具体切分粒度取决于分词器）

• 特殊 Token：如开始/结束标记、换行、工具调用边界等

💡 直觉理解：token 像"AI 的字粒子"，模型是一个 token 一个 token地读入和生成。

3.2 Token 是如何切出来的？

大多数 LLM 使用BPE/Unigram等算法：

• 找到文本里最常见的字符组合，给它们分配一个"词表 ID"
• 这样既能表示单个字符，也能表示常见词或词片段
• 兼顾效率（更少 token）和泛化（罕见词能被拆开）

⚠️ 重要提示：同一句话在不同模型/词表下，token 数可能不同。

3.3 Token 与产品的关系

📊 Token 估算经验

• 英文：~3-4 个词 ≈ 1 个 token（100token ≈ 75 英文词）
• 中文：1 字/词 ≈ 0.6 个 token（因词表不同会有浮动）
• 注意事项：真实计数以具体模型的分词器为准

四、向量：AI 理解的基石

4.1 什么是向量？

向量（Vector）在数学里指的是：一个有大小和方向的量，或者更一般地说，是一组有顺序的数字。

最简单的向量可以写成：

(2, 3)

这代表：

• 沿着 x 轴走 2 个单位
• 沿着 y 轴走 3 个单位

它可以表示一个点的位置（相对于原点的偏移），也可以表示一个从原点出发的箭头（方向+长度）。

4.2 🧭 几何意义举例

想象你在一个平面上走路：

• 向量 (2, 3) 表示"向右走 2，向上走 3"
• 向量 (-1, 4) 表示"向左走 1，向上走 4"

这些数字就像坐标，告诉你在空间中"往哪里去"。

📊 如果我们画出来：

• 原点在 (0, 0)
• 终点在 (2, 3) → 这就是一个箭头指向的"向量"

4.3 💡 从特征的角度理解

当我们把这个概念应用到人工智能时，向量不仅仅是"位置"，还可以表示"特征"或"意义"。

举例 1：颜色向量

假设我们用 3 个数字表示颜色的红、绿、蓝成分：

红色： (255, 0, 0)
绿色： (0, 255, 0)
蓝色： (0, 0, 255)

这就是一个3 维向量空间。每个颜色都能用一个三维点表示在空间中，这样我们就能"计算颜色之间的相似度"。

举例 2：人类特征向量

假设我们想用数字来描述一个人：

那么一个人可以表示为：(25, 180, 70)

这也是一个三维向量。如果我们要比较两个人的相似程度，就可以用数学方式计算他们向量之间的距离。

比如：

A(25, 180, 70)
B(26, 178, 72)

他们的向量"距离"很近 → 表示两人特征相似。

举例 3：词语的语义向量

在自然语言处理（NLP）中，模型会把每个词变成一个高维向量（比如 768 维）。

然后模型会发现：

「国王」 - 「男人」 + 「女人」 ≈ 「王后」

也就是说，向量之间的数学关系能表达语义关系。这就是为什么我们说：

向量让机器"理解意义"，而不仅仅是看到文字。

五、LLM 业务流程中的 Token 管理

5.1 完整业务流程

以下是一条"对话/问答类"应用的主流程（每步与 token 的关系）：

1. 用户输入

• 文本原文：例如"帮我写一封面试感谢信"
• ✅ 关键点：长度不可控，需要后续做清洗与限制

2. 预处理（清洗/结构化）

• 去除无意义空白、控制文本格式
• 注入角色/语气要求（Prompt 模板化）
• ✅ 关键点：减少"脏 token"，用更少的 token 传达更清楚的意图

3. 检索（可选：RAG）

• 把用户问题向量化 → 在向量库里找相关文档 → 取回若干段落
• 将这些段落拼进提示词作为"上下文"
• ✅ 关键点：检索段落要裁剪与摘要，否则容易爆上下文窗口

4. 拼装最终 Prompt（输入序列）

• 组成：系统指令 + 工具/函数定义 + 检索证据 + 历史对话 + 本次用户问法
• 然后Tokenizer 把它们全部切成 token
• ✅ 关键点：统计输入 token，若接近上限：
  • 优先保留"高相关证据"
  • 对历史对话做摘要/滑窗
  • 控制生成上限（max_tokens）

5. 模型前向与生成循环（Decoding）

• 模型读入输入 token → 输出下一个 token 的概率分布

• 采样策略（greedy/temperature/top-p…）选中下一个 token

• 将新 token追加到上下文里，再预测下一个（循环往复）

• 直到满足停止条件：遇到结束符 / 达到 max_tokens / 命中停止词

• ✅ 关键点：

  • 输出 token是"流式"推出来的
  • 采样越"发散"（高temperature），token 可能更多、风格更活泼
  • 设定合理的**max_tokens**可以控成本与延迟

6. 反分词（Detokenization）

• 模型输出的是 token 序列，需还原成文本字符串
• ✅ 关键点：某些看似细节的空格/缩进，其实都是 token 的一部分

7. 后处理（Post-processing）

• 结构化提取、格式化成 Markdown/JSON
• 敏感信息/合规过滤
• 结果摘要或多轮工具调用
• ✅ 关键点：减少无效输出 token，能降成本也提速

8. 日志与计费

• 记录输入/输出 token 数、延迟、失败重试情况
• 结合质量指标做提示词与检索策略迭代

🔄 流程图：

5.2 🎯 实际案例分析

案例 1：为什么"长上下文"不等于"高质量"

• 问题：把 20 页文档全塞进 Prompt，token 爆表 → 不得不截断
• 结果：反而漏掉了最相关的 2 段
• 解决：检索 + 片段评分 + 摘要，用更少 token保留更关键信息

案例 2：控制成本与延迟

• 需求：用户只要"要点列表"，没必要让模型写 1,000token 的长文
• 策略：设置max_tokens=120 + 提示"用 6 条要点，每条 ≤20 字"
• 效果：成本、时延都立降，且对齐需求

案例 3：中英 token 体感差异

• 现象：同样 100 个中文字符和 100 个英文单词，token 数通常不同
• 建议：产品层面要以真实 token 计数为准来做限流与预算

5.3 🛠️ 产品/工程实操建议

核心策略

1. 实时 token 计数：在拼装 Prompt 后、请求模型前做一次计数，接近上限就触发"裁剪策略"
2. 分层上下文：系统指令（短且稳定）+ 高相关证据（短/精）+ 近几轮对话（摘要后）
3. 输出上限与停用词：为不同场景配置max_tokens和 stop words，避免"越写越长"
4. 检索片段控长：给每段设置最大 token，并做句内裁剪（只留命中句两侧若干字）
5. 指标闭环：记录input_tokens/output_tokens/latency/success_rate，用 A/B 迭代提示词与检索策略
6. 多语言场景：不同语言 token 利率不同，必要时做语言检测 + 翻译到统一语种再进模型

六、🧠 核心要点总结

6.1 关键概念对照

6.2 学习要点回顾

1. 基本原理：预测下一个词，通过 token 逐字生成
2. 核心架构：Transformer + 注意力机制
3. 关键概念：向量表示让机器理解语义
4. 实际应用：从模型到产品的完整链条
5. Token 管理：控制长度、费用、质量的关键

6.3 💡 学习建议

• 理解 token 概念：这是深入 AI 领域的关键一步，它构成了现代 AI 模型处理语言的基础
• 实践 token 优化：在产品开发中，好的 token 管理能显著提升效果、降低成本
• 掌握向量表示：理解如何将人类语言转化为机器可理解的数学形式

🚀 下一步：需要的话，我可以给你画一张「LLM 业务流程 ×token 交互点」的中文流程图，或者做一个小脚本帮你计算具体文本在不同模型里的 token 数并给出费用/延迟估算。

📚 延伸阅读

🔗 AI 大模型系统教程系列

1. [本文] AI 大模型完全指南 - 从零基础到 Token 与向量的深度解析
2. Transformer 架构深度解析 - 注意力机制与 AI 大模型的核心技术
3. Prompt Engineering 完全指南 - 从提示工程到上下文工程的实战教程
4. AI 专业名词解释表 - 270+术语完全指南与 AI 技术体系词典

🎯 建议学习路径

• 初学者：先阅读本文掌握基础概念，然后查看专业名词解释表巩固术语
• 开发者：学习完本文后，重点阅读 Prompt Engineering 实战教程
• 研究者：深入学习 Transformer 架构，掌握 AI 核心技术原理