OpenCSG公益课拆解：什么是Token与Embedding？一句话如何变成模型可理解的“向量语言”

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你在对话框里输入一句话，对你来说是语言；对模型来说，必须先变成数字。理解 Token 与 Embedding，等于理解了大模型的“输入层”。这一步越清楚，你越能看懂后面的 Transformer、BERT、GPT 以及各种工程实践。

一、Token：把连续文本变成离散序列

模型不会直接“读”句子，它处理的是一串 Token。Token 可以接近字、词或子词单位，但不等同于日常分词结果。

这一步的价值是让文本具备标准化表达：同样的输入会被切成可复现的序列，便于训练与推理。

二、词表与编号：先把语言变成可索引的符号系统

切完 Token 之后，系统会把 Token 映射到一个词表（字典）中的编号。编号本身没有语义，只是索引。

如果停在这一步，模型仍然“看不懂”，因为编号之间的距离没有意义。

三、Embedding：让每个 Token 变成一组可学习的数字

Embedding 解决的就是“语义从哪里来”。每个 Token 对应一个向量（很多维数字），这些数字在训练中不断被调整，最终形成一种有结构的空间：

Embedding 不是人为写出来的，而是被训练“学出来”的。

四、为什么训练能学出语义：因为目标函数在逼着它变正确

模型做任务时会产生误差，误差会反向推动参数更新。直观理解就是：

所以你看到的“向量”，表面是一堆数字，本质是大量数据与目标函数共同塑形的结果。

五、实践落地：把向量与资产当成“可治理资源”

一旦你理解 Token 与 Embedding，就更容易理解：

它是大模型的“语义入口”，也是你和专业人员沟通时最值得掌握的第一层知识。

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