企业官网建设流程全解析

前置知识：无。这一篇不依赖深度学习理论知识。

引言：大模型的"食物"是文本

你可能觉得大模型最重要的是"模型架构"。但现实是：

数据质量决定了模型能力的上限，模型架构只是逼近这个上限的手段。

LLaMA-3 用 15T token 训练——如果数据质量差，15T 垃圾 = 一个会说废话的模型。GPT-3 论文花了大量篇幅描述数据清洗流程——不是因为他们没事干，而是不洗数据模型根本没法用。

这一篇我们聊三件事：

1. 分词器：怎么把文本变成 token（BPE 从零实现）
2. 数据清洗：怎么把"互联网垃圾"变成"训练语料"
3. 词汇表设计：多大合适？中文和英文有什么区别？

一、分词器：文本和模型之间的桥梁

1.1 为什么要分词？

神经网络不能直接处理"文字"，它只能处理数字。分词器把文本变成整数序列：

"我爱大模型" → [101, 235, 456, 789, 102] # token ID 序列

看起来简单，但怎么做有很多讲究。

1.2 三种主流分词算法<