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以 Qwen3-0.6B 详解 Token 生成全流程
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AI 综述
2026年10月29日，作者马东锡 NLP 在 X 发文《一颗 token 的诞生》，以 Qwen3-0.6B 生成 9 个 token 回答“Is OpenAI open?”为例，拆解聊天模型生成回答的六个步骤：chat template、tokenize、prefill、挑选、decode 和 detokenize，按这六步逐步讲解 token 从输入到输出的完整生成流程。同日稍后，作者再发《一颗 token 的诞生：LLM 基础概念梳理》，表示将把 LLM 的基本概念过一遍，包括 chat、template、logits、detokenize、tokenize、KV、cache、prefill、decode。目前事件进展为这两篇发文，尚无其他后续报道。
AI 根据报道生成 · 52 分钟前更新
最新进展10月29日 20:43
作者同日再发文，称将梳理 chat、logits、KV cache、prefill 等 LLM 基础概念。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月29日
- Dongxi 东锡 NLP (@dongxi_nlp) · X一颗 token 的诞生：LLM 基础概念梳理
一颗 token 的诞生。 在这篇里，会把 LLM 的基本概念过一遍，包括： chat, template logits, detokenize tokenize KV, cache prefill, decode
- Dongxi 东锡 NLP (@dongxi_nlp) · X一颗 token 的诞生：以 Qwen3-0.6B 为例拆解聊天模型生成回答的六个步骤
作者以 Qwen3-0.6B 生成 9 个 token 回答 Is OpenAI open? 为例，逐步讲解聊天模型生成回答的六个步骤，包括 chat template、tokenize、prefill、挑选、decode 和 detokenize。
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