在大语言模型中，向量化处理（Vectorization）是解决训练数据未涵盖文本预测的关键技术。它通过将文本转化为数学空间中的坐标，打破了传统统计学中对“精确匹配”的依赖,。

以下是其核心实现机制：

1. 突破“查表计数”的局限： 传统的非机器学习方法（如基于统计的预测）主要依赖于对文本片段出现次数的记录。如果模型遇到训练数据中从未出现过的短语（例如“唱跳RAP”），在统计表中该片段的计数值就会为零，导致模型无法预测下一个词，甚至可能出现输出乱码或无输出的情况。

2. 多维向量转换： 向量化处理将输入的文本片段转换为一串多维向量（例如 [0.121, 0.15, ...]）。与此同时，大语言模型词表（Vocabulary）中的每一个 token 也都被赋予了相应的向量表示。

3. 计算向量间的“距离”： 在机器学习的视角下，预测不再是简单的匹配，而是概率与距离的计算。模型通过计算输入向量序列与词表中各个 token 向量之间的距离来代替传统的出现频率统计。

    ◦ 核心逻辑：在向量空间中，两个向量之间的距离越近，它们在语义或逻辑上的相关性就越高，发生的可能性也越大。

4. 实现泛化预测： 这种机制的优越性在于：即便某个具体的输入内容（如“唱跳RAP”）从未在训练语料中被统计过，但只要将其转化为向量，模型就能在多维空间中寻找与之距离最近、最匹配的后续向量（例如找到“篮球”对应的向量），从而推导出最合理的下一个词。

通过这种方式，向量化处理赋予了模型极强的泛化能力，使其能够灵活处理未曾见过的、新颖的文本输入。

比喻理解： 这就像是把每个词都变成了地图上的一个经纬度坐标。传统的统计方法像是“查路牌”，如果你来到了一个没有路牌的新十字路口（未涵盖的数据），你就彻底迷路了；而向量化处理则是给你一个指南针和全景地图，即便你身处一片从未去过的荒野，你也能根据地图上坐标之间的距离关系，准确地推算出通往下一个目的地（下一个词）的最短路径。