语言建模是自然语言处理（NLP）领域的一个重要组成部分，它涉及根据前面的一组单词预测序列中的下一个单词。这项技术构成了许多 NLP 任务和应用的基础，使机器能够越来越准确地理解和生成人类语言。
语言模型是为单词序列分配概率的框架。它们有助于预测句子中下一个词是什么，这一过程可增强计算机对语言结构和上下文的理解。这些模型包括 n-grams 等简单的统计方法，以及利用递归神经网络 (RNN) 和Transformers 等深度学习架构的更先进技术。
n-grams 专注于固定长度的单词序列，而RNNs和 Transformers 则能捕捉长期依赖关系，这使它们在处理涉及复杂语言结构的任务时更为有效。
语言建模是许多人工智能应用的基础，包括
文本生成：创建新的文本数据，例如在聊天机器人和内容创建工具中。OpenAI 的GPT-3和GPT-4等模型使用先进的语言模型生成连贯且与上下文相关的文本。
机器翻译：将文本从一种语言翻译成另一种语言。语言模型提供重要的语境，有助于准确翻译短语和习惯用语。了解有关机器翻译应用的更多信息。
语音识别：将口语解释为文本。语言模型通过考虑上下文和典型语音模式来提高转录的准确性。
转换器通过使用自我注意机制彻底改变了语言建模。这使得模型可以优先处理输入句子的不同部分，捕捉更广泛的上下文关系。进一步了解注意力机制如何在转换器框架内发挥作用。
大型语言模型（如 BERT 和 GPT 系列）在大量文本数据上进行预训练，并针对特定任务进行微调。这些模型擅长处理从文本摘要到问题解答等各种 NLP 任务。
虽然GANs传统上用于图像合成，但目前正被探索用于文本生成方面的创造性和新颖应用，从而推动人工智能驱动的故事创作的发展。
在医疗保健领域，语言模型可通过自动转录医患互动来增强临床文档，从而提高患者护理的时间效率。进一步了解人工智能在医疗保健领域的影响。
在客户服务领域，由高级语言模型驱动的聊天机器人可提供即时、感知上下文的回复，从而提高用户满意度并减少人工工作量。探索聊天机器人如何彻底改变客户互动。
语言建模与自然语言理解（NLU）和嵌入（Embedding ）等术语密切相关，前者有助于区分人类语言的理解和生成，后者是指将单词表示为向量以捕捉意义。
对于有兴趣深入了解语言模型如何塑造现代人工智能的人来说，可以考虑探索大型语言模型（LLM）的作用、提示工程（Prompt Engineering ）以及它们如何改变 NLP 及其他领域。
随着语言建模的不断发展，它对从农业到自动驾驶汽车等各个领域的人工智能应用都有着深远的影响，显示出它在机器智能发展中的关键作用。
