语言模型讲解

AI壹号堂 2023-01-13 00:14:17

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清华大学104页《DeepSeek：从入门到精通》.pdf

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学交叉的一个领域，它研究计算机和人类（自然）语言之间的互动，语言模型（Language Model，LM）在自然语言处理中扮演了非常关键的角色。语言模型主要目的是计算一个句子或者词序列的概率，它可以用于众多NLP任务中，比如语音识别、机器翻译、拼写纠正、手写识别、自动摘要、问答系统以及自动文本生成等。

在过去几年中，大语言模型（Large Language Model, LLMs）成为了人工智能领域的关键突破之一，尤其是GPT-3和GPT-4等模型，它们被广泛应用于自然语言处理（NLP）相关的任务，如文本生成、翻译、对话系统等。这些模型之所以备受瞩目，不仅因为它们能够处理海量数据，还因为它们在理解、生成和推理语言方面表现出强大的能力。大语言模型并不是凭空出现的。其发展依赖于机器学习、深度学习以及计算资源的不断提升。

为了弄懂大语言模型原理和技术细节，笔者计划展开系列学习，并将所学内容从简单到复杂的过程给大家做分享，希望能够体系化的认识大模型技术的内涵。本篇文章作为第一讲，先列出大模型使用到了哪些技术，目的在于对大模型使用的技术有个整体认知。后续我们讲一一详细讲解这些技术概念并解剖其背后原理。大语言模型（LLMs）在人工智能领域通常指的是参数量巨大、能够处理复杂任务的深度学习模型。大模型通常是深度神经网络的一种，具有多层结构，能够学习数据的复杂表示。

大概学习了语言模型一个星期，只对语言模型停留在了刚刚开始了解的阶段，所以有什么问题还请大家多多指出，多多包涵。本文会对各个语言模型的作用，缺点，主要内容进行讲解，若要对语言模型有深刻的认识，csdn也会有很多很好的博客，本文也会附加一些博客的网址，我也是通过这些博客来学习语言模型的，然后总结出来这个博客。 **语言模型的作用：通过计算一句话概率来判断一句话是否在语法上通顺**。语言模型分为统计...

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