随着人工智能技术的迅猛发展，大模型——包括语言、视觉和多模态模型——已经成为AI应用的核心组成部分。这些模型具备理解和处理自然语言等多元输入的能力，有力推动了聊天机器人、智能助手以及自动文本生成等广泛应用的进步。要深入理解并有效运用这些先进模型，首要任务是掌握其基本构建块：向量、Tokens和嵌入。
    在《LLMs的基本组成：向量、Tokens与嵌入》一文中，Janakiram MSV，作为Janakiram&Associates的首席分析师，详细剖析了这三个核心概念。其中，向量在LLMs中起着数学翻译器的作用，将文本数据转换为机器可读的形式；Tokens则是语言的基本单元，在分词器编码和解码过程中扮演关键角色；而嵌入则进一步融入了深层语义信息，使得LLMs能够精准识别单词和短语的上下文含义，从而实现诸如情感分析、文本摘要及问答等复杂自然语言处理任务。
    简而言之，向量是将文本转化为数学表达的桥梁，Tokens构成了模型处理语言的基础单元，而嵌入则为模型提供了丰富的语义背景知识。理解这三者的关系及其在LLMs中的作用，对于开发者高效利用和定制开发大模型至关重要。
    上海殷泊信息科技有限公司（MoPaaS）作为中国领先的人工智能平台和服务提供商，致力于通过自主专利技术，打造新一代开放的AI平台。该平台不仅优化大规模AI模型的开发、部署和运维能力，而且特别针对企业应用场景提供全面解决方案，如大模型迁移适配、提示工程以及部署推理等LLMOps方案，已成功服务于工业制造、能源交通、互联网、医疗卫生等多个行业的300多家国内外客户，积极推动数字化转型、智能化升级和融合创新的发展。