Language Models 原理与代码实战案例讲解

Language Models 原理与代码实战案例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

语言模型（Language Models，LMs）是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的重要基础，它们在文本生成、机器翻译、问答系统、语音识别等领域发挥着至关重要的作用。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的语言模型取得了显著的进展，为NLP领域带来了革命性的变化。

1.2 研究现状

目前，基于深度学习的语言模型主要分为以下几类：

• 基于循环神经网络（RNN）的语言模型：RNN能够处理序列数据，但在长序列上容易产生梯度消失和梯度爆炸问题，导致训练效果不佳。
• 基于长短时记忆网络（LSTM）的语言模型：LSTM是RNN的一种变体，通过引入门控机制，有效缓解了梯度消失问题，但在长序列上仍然存在挑战。