语言建模

语言建模的工作原理

语言模型的核心是为单词序列分配概率。早期的方法依赖于n-grams 等统计方法，即根据前面的 "n-1 "个单词来计算一个单词的概率。这些模型虽然简单，但难以捕捉文本中的长距离依赖关系。现代语言建模大量使用了神经网络（NN），特别是循环神经网络（RNN）和最近的变形器（Transformers ）等架构。Transformers 在"Attention Is All You Need "论文中介绍过，它使用自我注意等机制来权衡序列中不同单词的重要性，而不管它们之间的距离有多远，从而更好地理解上下文。训练这些模型需要处理大型文本库，通过标记化分解文本，并学习这些标记的表示（嵌入）。

相关性和应用

语言建模是许多与人类语言交互的人工智能应用的基础技术。语言建模能够预测和理解单词序列，因此在各个领域都非常有价值。

实际应用包括

• 预测文本和自动完成:在搜索引擎、电子邮件客户端和智能手机键盘上建议下一个单词或完成句子。
• 机器翻译:通过预测目标语言中最有可能出现的词序，Google 翻译等服务能够在不同语言之间翻译文本。
• 语音识别:根据声音信号预测可能的单词序列，从而协助将口语转化为文字。
• 文本生成:为创意写作工具、摘要、对话系统和聊天机器人（如OpenAI 的ChatGPT）奠定基础。
• 情感分析:通过分析选词和上下文，帮助理解文本的潜在情感（积极、消极、中性）。
• 语法更正：识别文本中的语法错误并提出更正建议。

相关概念

理解语言建模需要熟悉相关术语：

• 自然语言处理（NLP）：语言建模是更广泛的NLP领域的一个子领域，包括命名实体识别 (NER)、语音部分标记和问题解答等各种任务。许多 NLP 任务都利用了语言模型。
• 大型语言模型 (LLM)：这些模型是非常先进的语言模型，如GPT-4，其特点是规模庞大（参数多达数十亿），并可在海量数据集（大数据）上进行训练。LLM在理解和生成复杂任务的类人文本方面表现出卓越的能力。许多预训练 LLM 可通过以下平台获得 Hugging Face.
• 文本生成：文本生成与语言建模密切相关，是语言建模的一种应用。语言模型提供单词序列的概率，而生成过程则利用这些概率（通常采用抽样策略）生成新文本。
• 多模态模型：这些模型将语言理解与其他数据类型相结合，如计算机视觉（CV）中的图像。CLIP等模型可以学习文本和图像的联合表征，从而完成图像字幕或视觉问题解答等任务。探索Ultralytics HUB，了解管理和部署各种人工智能模型的工具，包括那些可能集成语言功能的模型。