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大语言模型（Large Language Models, LLMs）是自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支和核心技术，两者关系密切。
所以我们先了解一些自然语言处理的基础概念，为后续了解大语言模型做一些铺垫。

作为一篇“科普”性质的文章，我会尽量避免使用数学公式、抽象的表述。

1 自然语言处理是什么

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能和语言学的一个交叉领域，致力于让计算机理解、生成和处理人类语言，这对应了自然语言处理的三个重要领域，分别是：

• 自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）：给定文本输入，分析其中的情感、抽取意图、匹配语义、进行摘要
• 自然语言转换（Natural Language Transformation, NLT）：把一段文本进行翻译、风格转换，把语音识别成文字等等
• 自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）：根据指令生成文字、形成互动聊天、生成语音等

我们可以看出大语言模型结合了自然语言理解、自然语言转换和自然语言生成。

2 一个 NLP 算法的例子——n-gram 模型

为了方便大家理解 NLP，这里举一个 NLP 算法的例子。

我们先引入一个问题：want i english food 和 i want english food 哪个更像人话？
解决思路：我们准备一大堆的“人话”，即语料库，并对语料库中的前后关系进行统计，例如 i 后边是 want 的数量是多少、eat 后边是 food 的数量是多少。计算一句话是人话的可能性，就转化成了计算这句话中每两个词都挨着的可能性。

这个图片就非常直观地体现了这个思想

图片来源：自然语言处理中N-Gram模型介绍

明显看出 i want to eat lunch、food to eat、i want to spend 都是比较像“人话”的表述。
回到最初问题，即：want i english food 和 i want english food 哪个更像人话？就是分别计算两句话成立的可能性。
以 i want english food 为例，就是计算几件事同时发生的概率：

• 句子以 i 开头
• i 后边是 want
• want 后边是 english
• english 后边是 food
• 句子以 food 结尾

算法名称 n-gram，上面这个就是 n=2，即二元语言模型的示例，如果让 n=3，就是考虑连续 3 个单词同时出现的概率。
n-gram 算法的一个常见应用是推荐词备选

图片来源：自然语言处理中N-Gram模型介绍

3 预处理与重要概念

NLP 方法，通常都以文本数据集开始，可以来自于电子邮件、用户创作的内容、文学作品等等。

首先需要对这些文本数据集进行“预处理”，形成语料库（复数:corpora） ，常见的预处理操作包括：

• 文本清理：例如去除表情符号、多余的空格、大小写统一等
• 词形还原：将单词还原为词典中的标准形式（lemma），更准确但计算成本较高。例如："running" → "run"
• 分词：将文本分割成最小单元（如单词、子词或字符）的过程，这里的“最小单元”是 NLP 处理中的最小单元，例如："我爱自然语言处理" → ["我", "爱", "自然语言", "处理"]
• 词向量化表示：将文本转换为数值形式，以便模型能够处理

其中“分词”和“词向量化表示”是在大语言模型中也常常提到，这里做一些重点介绍

3.1 分词 Token

分词（Tokenization） 是自然语言处理（NLP）中的一项基础且关键的任务，目的是将连续的文本分割成有意义的单元（如单词、子词或字符）。
其中最小单元称为标记（Token） ，也叫“令牌”，大模型接口收费中提到的 Token 就是这个“标记”。
用来完成分词任务的算法或者程序，被称为分词器（Tokenizer） 。

图片来源：传统 NLP 快速回顾

每种 NLP 算法都会根据自己的需求设置分词方式，常见的分词器种类包括：

• 基于规则的分词器： 这种分词器使用预定义的规则来分割文本，例如根据标点符号或特定的词语
• 基于统计的分词器： 这种分词器使用统计模型来预测词元的边界，例如基于 n-gram 或隐马尔可夫模型
• 基于词典的分词器：通过预先构建好的词典，将文本中的词语与词典中的词条进行匹配，从而实现分词

顺嘴一提，huggingface 中的 Tokenizer 实际上不光光是分词器，还包含了词向量化和语句编码的功能。

3.2 词向量化表示与 Word2Vec

为什么需要词向量化呢？因为计算机比较擅长处理数字，所以需要把文本数据转换成计算机可以理解的数值形式。
词的向量化表示方法有很多，目前被大语言模型广泛应用的方法是 Word2Vec，是 Google 在 2013 年推出的一个用于生成词向量的方法。

Word2Vec 通过训练一个浅层的神经网络，把每个 token 会变成一个多维向量（50 维或 100 维比较常见），当我们对这些向量进行运算， 会发现 $v(国王)-v(男人)+v(女人)=v(女王)$，也就是说这些词向量能够捕捉到词语之间的语义关系，例如相似性、类比关系等。
我们也可以想象，代表红灯的向量，在某些维度上一定与代表太阳向量有比较大的相似性（都是红色的发光物体），在另一些维度上和代表自行车的向量有较大的相似性（都和交通有关）。

4 与大语言模型的交互过程

大语言模型（Large Language Models, LLMs）是自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支和核心技术。
大语言模型基于深度学习的模型，通过大规模文本数据训练，能够生成和理解自然语言。ChatGPT、Gemini、豆包、QWen 等等大模型，都属于这个范畴。

当我们与大语言模型交互时，你会输入一系列文字。
大模型首先会对你的输入文本进行预处理，形成 token，把每个 token 变成一个向量，甚至把整句话或者段落变成一个个向量，并在回话期间保存在模型中，然后进行一些计算。
如上文所述，词向量是可以捕捉词语之间的语义关系的，所以这个计算过程就有机会分析输入文本的语法结构、语义关系和上下文信息，从而理解你的意图。
而大语言模型的输出过程，实际上是预测下一个词语或句子的概率分布，根据概率给出对应的文本，最终形成完整的文本回复。

关于大语言模型的训练和算法选择和更多的原理，将在后续文章中介绍。

参考链接

传统NLP与大模型入门：基础概念篇

PyTorch 自然语言处理

自然语言处理中N-Gram模型介绍