Transformer、Attention、Embedding、Token——这些词天天听，到底是什么意思？用 Java 开发者能理解的方式讲清楚。

一、AI 发展简史

  • 1.1 规则时代 → 机器学习 → 深度学习 → 大语言模型
  • 1.2 GPT 系列的发展——GPT-3 → ChatGPT → GPT-4
  • 1.3 开源模型——LLaMA / ChatGLM / Qwen

二、Token——大模型的最小处理单元

  • 2.1 什么是 Token——不是单词，是子词
  • 2.2 中文的 Token 切分——BPE 算法
  • 2.3 Token 与计费的关系——按 Token 收费
  • 2.4 上下文窗口——一次能输入多少 Token

三、Embedding——文本变成数字

  • 3.1 什么是向量嵌入——把文字映射到高维空间
  • 3.2 向量的维度——512/768/1536 维
  • 3.3 余弦相似度——衡量语义相似性
  • 3.4 Embedding 的应用——语义搜索、聚类

四、Transformer 架构

  • 4.1 注意力机制——“看哪里”的问题
  • 4.2 Self-Attention——自己和自己比较
  • 4.3 Multi-Head Attention——多个角度的注意力
  • 4.4 Encoder-Decoder 结构

五、模型 vs Agent

  • 5.1 模型——输入文本 → 输出文本
  • 5.2 Agent——模型 + 工具 + 记忆 + 规划
  • 5.3 Agent 的循环——感知 → 思考 → 行动 → 观察

六、开源 vs 闭源模型

  • 6.1 GPT 系列——闭源，API 调用
  • 6.2 LLaMA / Qwen / DeepSeek——开源，可私有化部署
  • 6.3 选型——数据安全 vs 效果

七、Java 生态的 AI 框架

  • 7.1 Spring AI——Spring 官方的 AI 集成
  • 7.2 LangChain4j——LangChain 的 Java 版
  • 7.3 与 Python 生态的对比

八、总结

  • AI 的核心概念其实不难，关键是建立正确的认知框架
  • Java 开发者在 AI 时代的优势——工程化能力