大模型发展如火如荼，Vibe Coding、Harness Engineering等新兴范式不断落地。而所有AI的高阶能力，本质都是基于大模型的基础能力构建。只有理解大模型的核心概念，才能在应用层面更加得心应手。

目录

1、什么是Token？

2、什么是向量和Embedding？

3、什么是Attention注意力机制？

4、什么是模型训练？

5、什么是模型推理？

6、什么是上下文窗口？

1、什么是Token？

自OpenClaw出现之后，对于Token的应用持续增长。未来每个AI Agent都在持续消耗Token，就像每个电器都在消耗电力，Token成为了AI Agent的「燃料」。那么什么是Token？

Token，译为“词元”。简单来讲，Token = 大模型能看懂的最小的「文字碎片」。人类写字，模型读 token。

以一段代码为例：

input_ids = tokenizer.encode("Thank you very", return_tensors="pt")# 输出:[10449,345,845]

输出的[10449, 345, 845]这三个数字，就是Token。

2、什么是向量和Embedding？

Embedding译为"嵌入"，名字本身就很形象：把一个孤立的符号，塞进（嵌入）一个充满逻辑关系的空间里。

Embedding = 把冷冰冰的符号编号，转化成有逻辑、有距离的数字坐标。

这样做的作用是什么？

将真实世界的离散数据，投影到高维数据空间，通过数据在空间中的距离体现真实世界的相似度。语义相近的词，向量之间的距离近。

向量数据是由多个数值组成的序列，可以表示一个数据量的大小和方向。AI框架的基本组成是向量 + 算子，训练和推理时可以看做向量搜索/索引和向量计算的过程。

模型为了更准确地预测，自动发现了词与词之间的语义关系，并把它们编码为向量空间中的几何结构。向量是AI理解世界的通过数据形式，向量是AI的灵魂。

3、什么是Attention注意力机制？

注意力机制是深度学习中的一种核心技术，模仿了人类在处理信息时的选择性关注能力。它通过动态分配权重，聚焦输入数据中最相关的部分，从而提高模型的效率和准确性。

人的视觉系统就是一种Attention机制，在处理图片/文字时，人们会将有限的注意力集中在重点信息上。

**Attention对应三个角色，我们以去图书馆找书举例：

• Query（Q）：一般意义上的模型输入（想要查询的知识），假设是一本书的书名
• Key（K）：用于计算与Query向量的相关性，比如图书的分类，图书的标签
• Value（V）：用于描述推理结果，图书

整个过程可以用一个公式概括：

Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k) V

可以看成是若干相关V值的带权求和，权重为对应的键K与查询向量的相关性。

4、什么是模型训练？

AI模型由参数＋算法构成，输入特征得出预测

*** 特征：通过模型输入，提取物理对象的关键特点，数字化后成为特征

• 参数：模型计算使用的参数，通过训练得到
• 算法：又称模型结构，如何通过特征和参数进行计算
• 预测：模型的输出

训练：反复根据模型预测和预期的差距，更新模型参数，使得差距最小

• 损失（Loss）训练优化的对象，一般是模型预测和预期的差距。通常采用“梯度下降法”来降低损失。

• 参数更新：根据损失更新参数，从而减少损失

训练 = 喂数据 → 预测 → 算误差 → 调参数 → 重复几万亿次

经典的大模型训练流程包括：预训练（Pre-training）、有监督微调（SFT）、基于人类反馈的强化学习（RLHF）。

预训练：模型会学习来自海量、无标注文本数据集的知识。预训练通常需要数十到百亿Token的文本语料库，但训练的目标只是简单的「下一个单词预测」任务。

监督微调：细化模型，以便后期在推理的过程中更好地遵守特定指令。区别在于数据集是经过人工标注的指令数据集，模型的输入是一个指令或特殊的数据结构，输出为期望大模型的回复内容。

强化学习：是LLM可以更有用且安全地相应用户的Prompt。目标是将大模型与人类的偏好、价值观对齐。具体可参考之前的文章什么是强化学习（Reinforcement Learning）？

5、什么是模型推理？

推理是使用经过训练的模型，根据用户的输入请求，快速预测得到一个精确的结果。推理是模型使用的过程，训练是模型构建的过程。

当我们发送请求的瞬间，会经历如下的推理过程：

1）整个过程分为Prefill（全量）和Decode（增量）

2）将输入Token化

3）将Token输入LLM进行全量推理，推出每个Token的下一个Token，和全量的KV Cache

4）将推出的最新Token再次输入模型，叠加之前的KV Cache，推出下一个Token，并刷新KV Cache

5）不断重复步骤4进行自回归，每次得到一个Token，直到终止

推理 = Prefill（一口气处理全部输入）+ Decode（一个一个蹦出输出），KV Cache 让 Decode 阶段不用重复计算。

模型越大越聪明，但也越慢越贵。KV Cache、量化、批处理——所有优化都在"聪明"和"快速"之间找平衡。

6、什么是上下文窗口？

想象一位顶尖顾问、学识渊博、思维敏捷，却患有极端的顺行性遗忘。每次对话结束，他就忘记你是谁、你们聊过什么、以及他承诺过什么。

大语言模型也存在这个问题，尽管拥有万亿参数的知识储备，却困于有限的上下文窗口，无法跨越会话边界积累认知，如同一条只有七秒记忆的金鱼。

上下文窗口 = 输入 token 数 + 输出 token 数 ≤ 窗口上限****

大语言模型本质上是无状态的，即便具备超大上下文窗口，若智能体需要在多次交互、任务执行和不同的环境中维持并检索知识，仍离不开记忆系统。

结语：本文描述了跟大模型相关的6个概念，但是模型做的事情只有一件，就是预测下一个Token。分词、嵌入、注意力机制、训练、推理，上下文窗口，都是为了让这个「预测」更准、更快、更大规模。

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