大模型输入理解与生成回复全流程解析

这张图用通俗的方式，完整拆解了大模型从接收提问到输出回答的6步核心流程，同时解释了核心概念Token。

一、完整执行6步流程

1. 用户输入

用户提出自然语言问题，示例： 推荐几部好看的科幻电影 。

2. 文本 → Token（分词）

将整句文本拆分成最小语义单位Token，每个Token对应唯一数字ID，末尾会添加结束标记  。
示例拆分： 推荐、几、部、好看、的、科幻、电影 。

3. Token → 向量（Embedding嵌入）

把每个Token映射为高维数字向量，将文字转化为模型能读懂的数字形式，同时携带语义信息。

4. 模型理解（Transformer）

通过多层Transformer网络的自注意力机制，学习Token之间的上下文关系、语义逻辑，完成对问题的深度理解。

5. 逐步生成（解码）

模型基于已理解的上下文，逐个预测下一个Token，计算每个候选词的概率，选择概率最高的输出，循环迭代直到生成结束标记。

6. 生成最终回复

将逐一生成的Token拼接成完整句子，输出自然语言回复。

二、核心概念：Token是什么

Token是大模型处理文本的最小单位，形式分为3类：

- 单个汉字：如 我、爱、你 
- 完整词语：如 人工智能、改变、世界 
- 词语片段：如 科、幻、电影 

同时Token也是计费、上下文长度、成本核算的核心单位。

三、极简总结公式

输入文本 → 分词成Token → 向量化 → Transformer模型理解 → 逐Token生成 → 输出完整回复

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