LLM的构建基石：向量、Token和嵌入

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理解向量、Token和嵌入对于理解大型语言模型处理语言的方式至关重要。 译自The Building Blocks of LLMs: Vectors, Tokens and Embeddings，作者 Janakiram MSV。 当你处理 LLMs 时，你经常会遇到术语“向量”，“Token”和“嵌入”。在深入构建聊天机器人和 AI 助手之前，充分理解这些概念非常重要。随着多模态方法的兴起，这些术语不仅仅局限于大型语言模型（LLMs），还可以解释图像和视频。 本教程的目标是通过简单、直接的例子和代码片段向你介绍这些核心概念。 向量：机器的语言 向量在 LLMs 和生成式人工智能的功能中起着至关重要的作用。要理解它们的重要性，就必须了解向量是什么，以及它们在 LLMs 中如何生成和利用。 在数学和物理学中，向量是具有大小和方向的对象。它可以在几何上表示为一个有向线段，线段的长度表示大小，箭头指向向量的方向。向 ………………………………