深入理解大语言模型的文本数据处理流程

1. 引言：文本数据准备的基本流程

大语言模型（LLM）训练的第一步是文本数据的准备。模型无法直接处理原始的文本数据，因为神经网络处理的是数字数据，而文本是离散的符号。为了让神经网络能够理解和处理文本，我们必须将其转化为数字表示。这个过程包括几个关键步骤：

1. 文本标记化：将文本分割成较小的单位，通常是单词或者子词。
2. 词嵌入（Word Embeddings）：将这些分割出的单位（标记）转换为向量形式。
3. 数据采样：通过滑动窗口或其他方法生成训练样本。
4. 字节对编码（BPE）：一种高级的标记化方法，能够有效处理未登录词（Out-Of-Vocabulary, OOV）。
5. 创建标记嵌入：将标记ID映射到向量空间，供模型使用。

这些步骤是整个模型训练的预处理阶段，确保输入数据能被模型正确理解。

2. 词嵌入（Word Embeddings）

LLM不能直接处理原始文本，因为文本是由字符组成的符号，神经网络无法直接理解这些符号。词嵌入