# Summary
# Cues
# Notes
是的，您理解正确！这些 ID 确实是在一个**显式词典（词汇表）**中的索引。
## 词汇表的结构
在实际的语言模型中，会有一个明确的词汇表，比如：
```python
# 假设的词汇表
vocab = {
"<pad>": 0, # 填充符
"<unk>": 1, # 未知词
"<bos>": 2, # 句子开始
"<eos>": 3, # 句子结束
"我": 10,
"爱": 15,
"吃": 20,
"苹": 25,
"果": 30,
"。": 35,
"你": 40,
"好": 45,
# ... 直到 vocab_size=50
}
# 反向映射
id_to_token = {v: k for k, v in vocab.items()}
```
## 完整的处理流程
```python
# 1. 文本转ID（Tokenization）
text = "我爱吃苹果"
token_ids = [vocab[char] for char in text] # [10, 15, 20, 25, 30]
# 2. 模型处理
input_ids = torch.tensor([token_ids])
logits = model(input_ids, weights) # 输出形状: [1, 5, 50]
# 3. ID转回文本（Detokenization）
predictions = torch.argmax(logits, dim=-1) # 获取每个位置的预测ID
predicted_text = [id_to_token[id.item()] for id in predictions[0]]
```
## 重要说明
1. **vocab_size=50** 意味着词汇表中有50个不同的token
2. 每个token都有唯一的ID（0-49）
3. **embedding层**的作用就是将这些离散的ID映射到连续的向量空间
```python
# Embedding层: [vocab_size, d_model] = [50, 64]
weights["token_embeddings.weight"] # 形状: [50, 64]
# 例如ID=10的词的向量表示
word_vector = weights["token_embeddings.weight"][10] # 64维向量
```
所以整个流程是：
```Java
文本 → 词典查找得到ID → Embedding得到向量 → Transformer处理 → 输出logits → 预测ID → 词典查找得到文本
```