12 个传统符号,映射大模型从 Token 到 Training 的核心逻辑。
最小单位,模型处理的不是"字",而是切分后的片段
所有能力的基础,本质就是数据规模和质量
模型本身,负责理解和生成
决定模型"关注哪里",也是效果好坏的关键
不仅是文本,还可以处理图像、语音等多种输入
核心结构,让模型可以处理上下文关系
模型运行的过程,也就是你每次提问的响应
在基础模型上做小范围优化,让它更"懂你"
让模型不仅会说,还能做事
你怎么问,决定模型怎么答
让模型接入外部知识,而不是只靠训练记忆
整个能力的来源,本质是不断"喂数据+训练"