Token Embedding是大模型处理文本的核心技术，它将文本通过分词器切分为tokens并分配ID后，再将这些ID转换为高维向量。这一过程如同建立了一个从token ID到向量的查找表，使每个词在向量空间中获得坐标。Token Embedding不仅实现了文本的数值化，使其具备可计算性，还通过向量表达了词汇间的语义关系，为Transformer等模型的注意力计算、上下文理解和语义分析奠定了基础。
我们平时说的文字、句子、段落、甚至文章，在模型眼中并不是文字，而是一串数字，也就是 Token Embedding。
我们来看这一句话 “Attention is all you need”，对人来说，这是一篇 AI 领域非常重要的一篇论文，但是模型无法直接理解，我们必须把它变为模型能够理解的数字。
首先，我们要用分词器（tokenizer）把句子切成模型能识别的基本单位 token； 其次，要对每个 token 进行编号，得到模型的词典（Vocabulary） token ID Attention 1023 is 588 all 734 you 201 need 991 ... ...但是模型仍然无法从 ID 中理解句子的语义，因为仅靠单一的数字，无法表示 token 之间错综复杂的关联关系。
Token Embedding就是把 token_id 从整数空间转换成向量空间，从而让 token 的表示有个更丰富的语义。
简单来说，Embedding 层是一张哈希表：
- 每个 token 在哈希表中有一个唯一的 ID；
- 每个 ID 对应一个嵌入向量（维度如 512）；
- 模型通过查表，将 token ID 转成 embedding 向量。
我们可以把它想成一个字典：
| token | ID | Embedding |
|---|---|---|
| Attention | 1023 | [0.21, -0.13, 0.87, …] |
| is | 588 | [-0.33, 0.92, 0.41, …] |
| all | 734 | [0.15, -0.47, 0.60, …] |
| you | 201 | [0.39, 0.35, -0.87, …] |
| need | 991 | [0.19, -0.73, 0.67, …] |
| … | … | … |
对于 “Attention is all you need” 来说，假设经过分词器后变为:
["Attention", "is", "all", "you", "need"]经过 embedding 后变为：
[[0.21, -0.13, 0.87, ...], [-0.33, 0.92, 0.41, ...], [0.15, -0.47, 0.60, ...], [0.39, 0.35, -0.87, ...], [0.19, -0.73, 0.67, ...]]每个 token 最初只是一个离散的数字（如 1023），embedding 做的事情是把它变成一个向量，这意味着每个 token 在高维空间都有一个坐标。token embedding 的核心作用在于：
数值化：将文本转换为可计算的向量，使文本具有可计算性；
语义化：通过向量空间表达词汇的语义关系；
Token Embedding 就像一张从 token ID 到向量的查找表，让每个词在高维空间中拥有自己的“坐标”。正是这些向量，构成了 Transformer 等模型后续进行注意力计算、上下文建模和语义理解的基础。
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