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本文假定读者了解word2vec、emlo、BERT等模型。
那么什么是语言模型呢？或者说如何判断一个模型是不是语言模型呢？
首先我们来看一下语言模型（LM）的两个目标：
（1）LM的目的是为一个句子或词序列赋予一个概率。
（2）LM预测下一个词的概率，也就是说它预测下面最有可能出现的一个词。
任何一个具有上面任务的模型称为语言模型。如word2vec通过当前词预测上下文词，或通过上下文词曲预测当前的目标词。其他语言模型不再追述，有兴趣的可以自行查阅资料。
参考：python自然语言处理
大语言模型 (LLM) 背景
相较于此前的参数量较小的预训练语言模型，例如，3.3亿参数的Bert-large和17亿参数的GPT-2，GPT-3展现了在Few-shot语言任务能力上的飞跃，并具备了预训练语言模型不具备的一些能力。BLEU有许多变种，根据n-gram 可以划分成多种评价指标，常见的评价指标有BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4 四种，其中n-gram 指的是连续的单词个数为n，BLEU-1衡量的是单词级别的准确性，更高阶的BLEU可以衡量句子的流畅性.实践中，通常是取N=1~4，然后对进行加权平均。
什么是语言模型？
作者：忆臻 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28080127 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 简单地说，语言模型就是用来计算一个句子的概率的模型，也就是判断一句话是否是人话的概率？ 那么如何计算一个句子的概率呢？给定句子（词语序列） 它的概率可以表示为： 可是这样的方法存在两个致命的缺陷： 參数空间过大：条件概率P(wn|w1,w2,..,wn-1)的可能性太多，无法估算，不可能有用； 数据稀疏严重：对.
大语言模型
大语言模型（Large Language Model，简称）是一种基于人工智能技术的自然语言处理模型，是指在。它通过在海量文本数据上进行训练，学习语言规律和知识，从而实现对自然语言的理解和生成。
一文解码语言模型：语言模型的原理、实战与评估
语言模型（Language Model，简称 LM）是一个用于建模自然语言（即人们日常使用的语言）的概率模型。简单来说，语言模型的任务是评估一个给定的词序列（即一个句子）在真实世界中出现的概率。这种模型在自然语言处理（NLP）的诸多应用中，如机器翻译、语音识别、文本生成等，都起到了关键性的作用。语言模型是自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域中一个非常核心的组件，其在多种任务和应用场景中起到关键作用。
语言模型是什么？什么是N-Gram语言模型？什么是神经语言模型？语言模型能做什么？
语言模型是什么？什么是N-Gram语言模型？什么是神经语言模型？ 语言模型（Language Model, LM）就是用来计算一个句子的概率的模型，是作为判断其是否合理的依据。 目前常用于语言模型的是 N-gram 模型和神经语言模型等。 语言模型的本质是用来判别一句话是不是人应该说的，即到底是不是人话。 例如： A：将要冰激凌吃了小明、化了了小红的 B: 小明吃了小红将要化了的冰激凌 那个应该是人话。虽然两个汉子是一模一样的。 N-gram语言模型： N-GRAM是一种统计.
SAP LTMC实战指南：物料主数据高效导入全解析
本文详细解析了SAP LTMC工具在物料主数据高效导入中的实战应用，包括工具选择、项目搭建、模板定制、数据导入全流程及常见问题解决方案。重点介绍了LTMC的预置模板、LTMOM灵活配置、数据校验机制等核心功能，帮助用户快速掌握SAP数据迁移技巧，提升工作效率。
语言模型
语言模型 什么是语言模型 语言模型可以用来判断：是否一句话从语法上通顺，并进行纠正 比较： 今天是周日 - 今天周日是 全民AI是趋势 - 趋势全民AI是 语言模型的作用就是将后者纠正成前者。 通过计算正确率： P(今天是周日) =60% > p(今天周日是) =20% p(全民Ai是趋势) =60% > p(趋势全民AI是) =20% 那么如何进行对概率的计算呢？ 那么我们就要清楚什...
SPSS回归分析（线性：一元（简单）和多重；非线性logistic）
SPSS线性回归分析回归分析一、线性模型（针对连续因变量，线性关系）（一）简单线性回归（一元线性回归）1、绘制散点图2、建立简单（一元）线性回归模型3、建立模型后，检查预测结果（二）多重回归分析1、绘制矩阵分布散点图（论文专用你懂的）2、建立多重回归模型point 1：自变量加入方法：逐步（步进）法3、建立模型后，检查预测结果二、非线性模型（将非线性问题转换为线性问题）1、logistic分析的回归模型1.1 建立回归模型1.2 利用回归模型进行预测 根据之前的学习，通过评价实验得到了主观数据， 通过 描述
NLP中文句子类型判别和分类实现
目录 一、中文句子类型主要类别 1、陈述句（statement） 2、特殊句（special） 3、疑问句（question） 二、中文句子类型简单分析 三、将句法分析与正则结合标注句子类型 四、句子类型调研及规则总结 五、中文句子类型分类工具sentypes实现 一、中文句子类型主要类别 1、陈述句（statement） 主语为首（subject_front），例：大家对这...
PBR：双向反射分布函数(BRDF)介绍与Cook-Torrance模型的实现
PBR：双向反射分布函数(BRDF)介绍与Cook-Torrance模型的实现 BRDF简介 再介绍BRDF之前我们要引入渲染方程这个东西： 其中L表示辐射率，其公式为： 它表示了一个拥有辐射强度Φ的光源在单位面积A，单位立体角ω上的辐射出的总能量。 辐射率是辐射度量学上表示一个区域平面上光线总量的物理量，它受到入射光线与平面法线间的夹角θ的余弦值cosθ的影响：当直接...
团结引擎+OpenHarmony 记录 （持续更新中）
获取不到的原因是因为二者不在同一个线程中，所以数据没有同步。而 globalThis.context 数据进行了同步。（TuanjieMainWorkerHandler.ts中可以看到）在进行绘制 UI 的时候 ，如果组件有 Native API 就可能不会显示出来，例如 web 控件就不能展示出来，刚加上权限的时候 会报错 因为缺少 reason ,添加上就不会报错了。只有纯 UI 控件是可以展示出来的，注释掉 web控件后就可以。
【01-大模型基础——语言模型】
随着chatGPT从2023年春季受到越来越多的人关注，以chatGPT为首的大模型开始逐渐走入大众视野，也有越来越多的学习者开始了解大模型，本文就介绍了大模型的基础内容——语言模型。在自然语言处理（NLP）中，语言模型是其关键部件，而大模型是建立在这个语言模型的基础之上的。语言模型的任务是在预测一段话中句子（词的序列）出现的概率。语言模型是通过对特定序列的单词的存在的概率进行计算的模型。以上就是大模型基础——语言模型的内容，本文仅仅简单介绍了一些语言模型，后期可能还会继续补充大模型相关的资料。
GIS常用坐标系简介
EPSG:4326是基于WGS 84的地理坐标系，使用经纬度表示，适用于全局定位和地理数据表示。它的缺点是在进行距离、面积计算等地理分析时不够准确。EPSG:3857是投影坐标系，使用平面米坐标表示，适用于在线地图展示，特别适合 Web 地图应用。虽然它在地图展示中很高效，但由于投影引起的变形问题，它不适合高精度地理测量和计算。
能否在追问中坚持判断？揭秘大语言模型的判断一致性挑战
©PaperWeekly 原创 ·作者 |谢淇名单位 |南京理工大学研究方向 |大语言模型多轮对话中大语言模型在做出正确判断后，如果面对追问中的质疑、否定、误导等干扰它还能坚持先前的正确判断吗？最近来自南京理工大学（NJUST）的研究者们发现大语言模型（LLMs）在面对追问时经常会在其判断上动摇，即使原始判断是正确的。这种判断的不一致性为生成可靠回应和建立用户信任带来了重大挑战。论文标题：...
Python爬虫实战：百度贴吧帖子与评论抓取全攻略（附舆情分析技巧）
基础配置# 要爬取的贴吧名称（替换成自己需要的，比如“XX手游吧”）TIEBA_NAME = "XX手游"# 分页参数（每页50条帖子，可根据需求调整）PAGE_NUM = 3 # 爬取前3页帖子，共150条# 请求头（从浏览器复制自己的，更真实）Win64;
【雕爷学编程】Arduino智慧农业之温湿度数据上传到云平台
它们可能有错误、不适用或者无法编译。在实施过程中，需要注意传感器的选择和校准、通信和网络稳定性、数据隐私和安全保护、电源管理以及数据分析和决策支持等方面的事项。数据分析和决策支持：上传到云平台的温湿度数据可以提供丰富的信息，但需要合适的数据分析和决策支持工具来帮助农业业主理解和利用这些数据。您可以根据自己的需求和喜好选择适合您的云平台和库，并根据您的具体硬件配置进行适当的修改和调整。将温湿度数据上传到云平台，农业业主可以实时监测粮库内的温湿度情况，及时采取通风、除湿等措施，确保粮食质量和长期储存的稳定性。
语言模型(二) 神经网络语言模型
1. 为什么要引入神经网络语言模型 统计语言模型，如n-gram有如下几个特点： 基于统计的语言模型，是一种离散型的语言模型，所以泛化能力差。 参数量大，随着nnn的增大，参数空间呈指数增长容易出现维度灾难的问题；巨大的参数量也使得模型无法与n−1n-1n−1个词之外的词建立联系。即不能进行上下文的回溯，不能解决上下文物主代词指代问题。 数据稀疏除了带来数据空间增大的问题之外，还有一个问题：无法表征词语之间的相似关系。 2. 神经网络语言模型 鉴于上面的问题，人们开始尝试用神经网络来建立语言模型，最经典
《深入掌握MongoDB数据库》 - 专栏介绍和目录
本专栏系统讲解MongoDB从基础到高级的全栈知识，涵盖安装配置、核心操作、性能优化、安全运维等核心内容。基础部分包括CRUD操作、数据类型、查询语法等入门知识；进阶部分深入索引优化、聚合查询、事务处理等高级特性；核心原理解析存储引擎与数据格式；安全运维则聚焦访问控制、认证机制、审计日志等企业级实践。通过实战案例与最佳实践，帮助开发者全面掌握MongoDB在不同场景下的应用，适合各层次技术人员系统学习。
NLP-语言模型
根据贝叶斯定理得来的。Noisy Channel Model，用于把信号源转换成文本。 可以适用于多个场景： 后面的p(text)是一个语言模型。保证输出的像人话，有正确的语法。 text：中文、正确的写法、文本、明文 source：英文、错误的写法 、语音信号、暗文 对应的分别是机器翻译、拼写纠错、语音识别、密码破解 NCM前半部分，是用来做翻译、纠错、识别、破解的，但不保证语法正确，因此需要语言模型。 语言模型用来判断：是否一句话从语法上通顺。 比如：今天是周日VS今天周日是..
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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大语言模型-1.3-预训练语言模型到大语言模型
本博客内容是《大语言模型》一书的读书笔记，本文主要记录datawhale的活动学习笔记，主要内容位预训练模型到大语言模型阶段。
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
语言模型总结
语言模型概述 语言模型是一个用于判断句子出现概率的数学模型。假设我们有一个句子s=(w1,w2,...,wm)s=(w_1,w_2,...,w_m)s=(w1,w2,...,wm)。其中wiw_iwi为句子中的第i个词语。根据古典概型，那么语言模型可表示为： P(s)=人类说过的所有句子中s的个数人类说过的所有句子个数 P(s) = \frac{人类说过的所有句子中s的个数}{人类说过的所有句子个数} P(s)=人类说过的所有句子个数人类说过的所有句子中s的个数 统计语言模型 显然，上述语言模型公
【NLP】语言模型发展史
大模型发展近年突飞猛进，更多的人被吸引到LLM部署、训练、微调工作中去，但高楼决不是一日建成的，也需要回顾一下NLP的历史发展，看看语言模型的发展史。
神经语言模型
1. 语言模型概述 要想弄语言模型的本质是判断一条语句是否合理，在其发展的过程中，分别经历了专家语法规则模型，统计语言模型，神经网络语言模型三个阶段，专家语法规则模型是在计算机初始阶段，随着计算机编程语言的发展，归纳出的针对自然语言的语法规则。统计语言模型通过对句子的概率分布进行建模，从统计来来说，概率高的语句比概率底的语句更为合理，神经网络语言模型在统计语言模型的基础上，通过网络的叠加和特征的逐层提取，可以表征除了词法外，相似性，语法，语义，语用等多方面的表示。 2. 统计语言模型 2.1. 统计语言模型
大模型论文 | 小模型也有大作为：用小语言模型高效训练大型语言模型
通过充分利用SLM的知识与优势，这篇论文展示了如何以更低的成本获得更强大的LLM性能。SALT方法表明，小模型在大型模型训练中的作用远不止表面看起来那么简单，这种“大模型＋小模型”的组合或许将成为未来AI发展的重要方向。论文标题：A Little Help Goes a Long Way: Efficient LLM Training by Leveraging Small LMs论文链接：https://arxiv.org/abs/2410.18779。
预训练语言模型（一）：定义及语言模型
预训练语言模型（一）：定义及语言模型关于语言模型统计语言模型神经网络语言模型 参考一个很全的总结： 预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 关于语言模型 语言模型的本质是计算一个句子序列的概率。 即对于语言序列 ω1,ω2,…,ωnω_1,ω_2,…,ω_nω1,ω2,…,ωn ，语言模型就是计算 P(ω1,ω2,…,ωn)P(ω_1,ω_2,…,ω_n )P(ω1,ω2,…,ωn) 。 由此引入乘法公式： P(ABCD)=P(A)P(B│A)P(C│AB)P(D
语言模型简介
语言模型 语言模型可以对一段文本的概率进行估计，对信息检索，机器翻译，语音识别等任务有着重要的作用。语言模型分为统计语言模型和神经网络语言模型。下面一次介绍着两类语言模型。 统计语言模型 要判断一段文字是不是一句自然语言，可以通过确定这段文字的概率分布来表示其存在的可能性。 语言模型中的词是有顺序的，给定m个词看这句话是不是一句合理的自然语言，关键是看这些词的排列顺序是不是正确的。所以统计语...
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