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一、模型就是一个数学公式

模型可以描述为：给定一组输入数据，经过一系列数学公式计算后，输出n个概率，分别代表该用户对话属于某分类的概率。


图中 a, b 就是模型的参数，a决定斜率，b决定截距。

二、神经网络的公式结构

举例：MNIST包含了70,000张手写数字的图像，其中60,000张用于训练，10,000张用于测试，每张图像的内容只包含一个手写数字，从0到9的其中一个数字。
任务：给定一张28x28(784)像素的灰度图像，经过一系列数学公式计算后，输出10个概率，分别代表该图像中的内容是0-9某个数字的概率。

z向量可以看成从x向量抽取特征后得到的一组特征向量，其中x到z共有784组（w0，w1，…,w784）超参数。


这种在输入向量x和输出向量y之间，增加了一层z向量，并且用上述格式的计算公式去计算z向量和y向量中的每一个数值的结构，就叫做神经网络。

2.1、神经网络的参数设计

设定z向量的长度为784，则x向量与z向量等长。简化公式：z[i] = x[i+1] - x[i]（下一个像素值-当前像素值）
相当于把公式 z0 = w0 * x0 + w1 * x1 + w2 * x2 + … + w782 * x782 + w783 * x783 + w784的系数 w0设置为-1，w1设置为1，w2及以后的系数全部都设置为0，公式自然变成了 z[0] = x[1] - x[0]。
第一个图是原始的像素图，第二个是线性变换（前一个减后一个）后的像素图，第三个是非线性变换（大于0的取1）后的像素图。

再加一层z向量：特征提取

在x层和y层之间，加入多层z向量，用以提取更深层特征，这种多层结构，叫做深度神经网络。而通过计算机完成大规模数学计算以找到相对更优的w参数组合的过程，就叫做机器学习，也就是我们所说的模型训练。

2.2、Transformer模型

2.2.1、Tokenization - 文本变成Token

首先，我们要把这一段文字，变成一组Token，也就是词元化（Tokenization）。
⼦词(subword)词元化是词元化的⼀种，这种⽅案把会单词再切得更细⼀些，⽤更基础的