语言建模

语言建模的工作原理

语言模型的工作原理是分析其所训练的文本数据中的模式、语法和上下文关系。早期的方法依赖于n-grams 等统计方法，即根据前面的 "n"个词计算一个词的概率。这些方法虽然有用，但在处理长距离依赖关系和捕捉深层语义方面往往力不从心。

深度学习（DL）的出现极大地推动了语言建模的发展。神经网络（NN）架构，例如

• 递归神经网络 (RNN):通过保持内部状态或记忆来处理序列，Colah 的这篇博文对此做了很好的解释。
• 长短期记忆（LSTM）:一种先进的 RNN，能更好地处理长序列并缓解梯度消失问题。
• 变形金刚:利用注意力机制，尤其是自我注意力 机制，使模型能够权衡输入序列中不同单词的重要性，而不管它们之间的距离有多远。这一架构在开创性论文《注意力就是你所需要的一切》中被引入，是大多数最先进模型的基础。

这些神经模型通常使用以下框架进行训练 PyTorch或 TensorFlow在海量文本语料库上进行训练，通过反向传播等技术学习复杂的语言特征。

语言建模的应用

预测和理解单词序列的能力使语言建模具有令人难以置信的多功能性。以下是一些关键应用：

• 预测文本和自动完成：当智能手机键盘提示下一个单词或搜索引擎完成查询时，语言模型就会开始工作，根据迄今为止的输入预测最可能的续写。这可以提高用户体验和打字速度，Google的智能撰写工具（Smart Compose）。
• 机器翻译： Google 翻译等工具使用复杂的语言模型（通常基于序列到序列模型）在不同语言之间准确流畅地翻译文本。这些模型可以学习语言之间的排列组合，并生成保留意义和语法结构的译文。更多信息，请参阅机器翻译术语表条目。
• 语音识别:将口语转化为文本涉及预测与音频输入相对应的最可能的单词序列，为苹果公司的 Siri 等技术提供支持。
• 文本生成:为文章、摘要、对话系统（聊天机器人）和创意写作创建类人文本。
• 情感分析:确定文本中表达的情感基调（积极、消极、中性），通常用于分析客户评论或社交媒体。
• 问题解答:理解以自然语言提出的问题，并根据给定的上下文或知识库提供相关答案，如艾伦人工智能研究所开发的系统。

相关概念

将语言建模与相关术语区分开来很有帮助：

• 自然语言处理（NLP）：语言建模是 NLP 的一个子领域或核心任务。NLP 是一个更广泛的领域，涉及使计算机能够处理、分析和理解人类的一般语言。查看我们的NLP 概述。
• 大型语言模型 (LLM):这些基本上是非常庞大和强大的语言模型，通常使用Transformer架构构建，并在庞大的数据集上进行训练（通常利用大数据原理）。例如GPT-4和BERT 等模型。LLM 通常被视为基础模型，斯坦福大学基础模型研究中心 (CRFM) 详细阐述了这一概念。
• 计算机视觉 (CV):语言模型处理文本，而计算机视觉则侧重于让机器能够解释和理解图像和视频中的视觉信息。任务包括物体检测、图像分类和图像分割，通常由以下模型处理 Ultralytics YOLO.多模态模型和视觉语言模型可同时处理文本和视觉数据，是这些领域的交叉点。Ultralytics HUB等平台简化了各种人工智能模型（包括用于视觉任务的模型）的训练和部署。您可以探索 Ultralytics支持的各种CV 任务。