7个大型语言模型的核心概念，7分钟讲解

1. 分词：文本在进入神经网络之前需要转换为数值表示，分词是这一过程，使用算法如字节对编码（BPE）等创建词汇，解决了词汇外单词和形态丰富语言的问题。

2. 嵌入：嵌入将离散的标记转换为向量表示，捕捉语义意义，使相似概念在多维空间中聚集，增强了搜索和推荐系统的能力。

3. Transformer架构：Transformer通过注意力机制同时处理句子中的所有部分，理解词与词之间的重要关系，能够处理长距离依赖和复杂文本关系。

4. 训练阶段：大型语言模型的开发分为预训练和微调两个阶段，预训练从大数据集中学习语言模式，微调则针对特定任务进行优化。

5. 上下文窗口：每个LLM都有一个上下文窗口，限制了模型一次能考虑的文本量，开发者需要找到方法来处理超出此窗口的文本。

6. 温度与采样：温度平衡了生成响应的随机性与可预测性，采样技术如top-k和核采样提供了对文本生成的额外控制。

7. 模型参数与规模：模型参数是编码LLM知识的学习权重，参数数量影响推理成本和延迟，开发者需根据具体用例选择合适的模型规模。