AI 基础专栏

本专栏旨在深入浅出地讲解人工智能（特别是大语言模型）的基础知识。我们将从最基础的文本处理开始，逐步深入到复杂的神经网络架构。

专栏大纲

第一阶段：文本预处理 (Tokenization)

• BPE (Byte Pair Encoding): 现代 LLM 最常用的分词算法。
• WordPiece: BERT 等模型使用的分词方案。
• SentencePiece: 无需预分词的通用解决方案。

第二阶段：表征学习 (Representations)

• Word Embeddings: 从 Word2Vec 到 GloVe。
• Positional Encoding: 让模型理解序列顺序的关键。

第三阶段：Transformer 核心架构

• Self-Attention: 注意力机制的本质。
• Multi-Head Attention: 并行提取多维度特征。
• Layer Normalization & Residual Connections: 深度模型的稳定性基石。

第四阶段：大模型进阶

• Decoding Strategies: Greedy Search vs Beam Search vs Top-P/K。
• KV Cache: 推理加速的核心秘诀。

让我们从第一篇文章开始：Byte Pair Encoding (BPE)