自然语言处理系列--15分钟彻底搞懂语言模型

最新推荐文章于 2025-08-06 22:10:37 发布

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语言模型（Language Model）作为自然语言处理中最基础的模型，是入门NLP的必学知识，大名鼎鼎的词向量其实跟语言模型有着千丝万缕的关系。

作为初学者，看繁琐的文章可能会“难以下咽”，那么就由monster老师在短短15分钟内，将语言模型彻底讲明白，帮助你搞懂：

什么是语言模型
N元语法

点击下面的链接进行学习：
自然语言处理系列–15分钟彻底搞懂语言模型

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Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型，相比 3.0 版本，它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

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[代码评估-Arxiv]用于生成编程语言的大型语言模型的系统评估[论文翻译]

强化学习曾小健

07-13

814

用于生成编程语言的大型语言模型的系统评估侯文平美国纽约市哥伦比亚大学梅尔曼公共卫生学院生物统计学系通讯作者。电子邮件：wh2526@cumc.columbia.edu；zhicheng.ji@duke.edu季志成美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学医学院生物统计学和生物信息学系。通讯作者。电子邮件：wh2526@cumc.columbia.edu；zhicheng.ji@duke.edu 抽象的我们系统地评估了七种大型语言模型在使用各种提示策略、编程语言和任务难度生成程序代码的性能。GPT-4 的表

自然语言处理(三)语言模型

JN_rainbow的博客

11-29

1059

文章目录语言模型基本概念n元文法(n-gram)语言模型参数估计参数估计数据平滑性能评价语言模型应用改进的语言模型n-gram存在的问题基于缓存的语言模型基于混合方法的语言模型参考资料 语言模型基本概念用数学的方法描述语言规律，即用句子S=w1,w2…wnS = w_1,w_2\dots w_nS=w1,w2…wn的概率p(S)p(S)p(S)刻画句子的合理性. 对语句合理性判断：规则...

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自然语言处理(NLP)之三：语言模型

xunyishuai5020的博客

02-05

3422

语言模型是预测句子符合语法规范（语言惯用的单词搭配规范）的概率的计算方法，对给定语句S=W1,W2,W3,…,WnS = W_1, W_2, W_3, …, W_nS=W1,W2,W3,…,Wn，其表达式为： P(S)=P(W1,W2,W3,…,Wn) P(S) = P(W_1, W_2, W_3, …, W_n) P(S)=P(W1,W2,W3,…,Wn) P(W1,W2,W3,…,Wn)P(W_1, W_2, W_3, …, W_n)P(W1,W2,W3,…,Wn)，W1,W2

自然语言处理常用模型方法总结

12-21

自然语言处理常用模型方法总结 自然语言处理常用模型方法总结

自然语言处理（二）语言模型

谦芊珺

07-26

499

1、词袋模型认为词语间相互独立，失去词语间的顺序信息，相当于把词放在一个袋子里。2、N-gram模型引入了词与词之间的顺序。这个N是一个超参数。 1、一般能用2-gram尽量用2-gram。 2、平时3-gram用的多。 3、n>=4的情况很少，在有特别多语料时可以尝试到5-gram

自然语言处理中的语言模型

AI天才研究院

01-18

988

1.背景介绍 自然语言处理(NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解和生成人类语言。语言模型是NLP中的一个核心概念，它用于预测给定上下文中下一个词或词序列的概率。语言模型在许多NLP任务中发挥着重要作用，如语言翻译、文本摘要、文本生成、语音识别等。在本文中，我们将深入探讨自然语言处理中的语言模型，涵盖其核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型。此外，我们还将通...

深度学习基础 —— 构建基于 Transformer 的自然语言处理应用.pdf

03-24

2. **Transformer架构的特点**：深入理解Transformer架构如何工作，特别是在自注意力机制方面，以及如何利用这些特点来构建语言模型。 3. **自监督机制的应用**：学习如何使用自监督机制优化BERT和其他Transformer...

【人工智能】10分钟解读-深入浅出大语言模型（LLM）——从ChatGPT到未来AI的演进

万物皆有灵

11-08

1520

2022年底，OpenAI推出的聊天机器人ChatGPT一经上线，便迅速引发了全球范围内的热议与追捧。仅在上线五天内，注册用户便突破了百万大关。ChatGPT的成功不仅展示了大语言模型（LLM）的强大能力，也标志着人类正式迈入了一个全新的人工智能时代。本文将以ChatGPT为切入点，回顾GPT模型的发展历程，深入解析大语言模型（LLM）的构成及其工作原理。同时，我们将涵盖自然语言处理（NLP）、深度学习、Transformer等相关知识，帮助读者全面了解LLM及其在AI领域中的重要地位。

自然语言理解为AI原生应用带来的变革

AI天才研究院

07-12

537

当我们谈论AI原生应用时，我们谈论的是**“让工具适应人”**的革命——不再是人类学习复杂的操作逻辑，而是AI通过自然语言理解（NLP）读懂我们的意图、情绪甚至隐性需求。从智能办公软件自动生成会议纪要，到教育AI导师个性化答疑，再到医疗助手解读病历，NLP正在将AI原生应用从“功能工具”升级为“智能伙伴”。本文将从背景逻辑核心概念技术原理实际应用和未来趋势五个维度，一步步拆解NLP如何驱动AI原生应用的变革。

大语言模型(LLM)基本原理与应用全景解析

最新发布

weixin_47242663的博客

08-06

881

大语言模型(LLM)技术全景解析：原理、应用与挑战摘要：本文系统剖析了大语言模型的技术原理与发展历程，重点介绍了基于Transformer的核心架构及其自注意力机制、位置编码等关键技术。文章详细阐述了LLM的两阶段训练范式，包括海量数据预训练和微调优化，并分析了分布式训练、显存优化等前沿技术。在应用层面，展示了LLM在内容创作、知识工作辅助和多模态融合等领域的突破性应用案例。同时，文章也客观指出了当前面临的技术瓶颈(如算力需求、生成质量)和伦理挑战，展望了小型化、多模态融合等未来发展方向。最后提出了开发者

自然语言处理——语言模型

然后就去远行

02-18

1417

1.语言模型 语言模型是自然语言处理的重要技术。自然语言处理中最常见的数据是文本数据。我们可以把一段自然语言文本看做一段离散的时间序列。假设一段长度为T的文本中的词依次为w1,w2,...,wTw_1,w_2,...,w_Tw1,w2,...,wT，那么在离散的时间序列中，wt(1≤t≤T)w_t(1\leq t\leq T)wt(1≤t≤T)可看做在时间步t的输出或者标签。给定一个长度为...

自然语言处理——（一）语言模型

jmhIcoding

09-21

852

#引入 语言模型的提出：

自然语言处理——语言模型(一)

日积月累，天道酬勤

08-13

1392

本文简单介绍了一下语言模型和马尔科夫假设。

自然语言处理中的语言模型与语言建模

AI天才研究院

01-28

1827

1.背景介绍 自然语言处理(NLP)是计算机科学的一个分支，旨在让计算机理解、生成和处理自然语言。在NLP中，语言模型和语言建模是两个重要的概念。本文将深入探讨这两个概念的区别、联系以及相关算法和实践。 1. 背景介绍 自然语言处理(NLP)是一种通过计算机程序对自然语言文本进行处理的技术。自然语言是人类之间通信的主要方式，因此，NLP的目标是让计算机理解和生成自然语言，以便与人类进行自然的...

自然语言处理（5）——语言模型

胖虎的博客

12-14

6499

NLP学习笔记（5）——语言模型1. 基本概念1.1 概念导入1.2 划分等价类的方法——n元文法模型（n-gram）1.3 概率计算1.4 语言模型的应用1.4.1 音字转换问题1.4.2 汉语分词问题2. 参数估计2.1 最大似然估计2.2 数据平滑2.2.1 前置知识2.2.2 数据平滑的几种方法2.2.2（1）加1法（Additive smoothing） 1. 基本概念 1.1 概念导入大规模的语料库的出现为自然语言统计处理方法的实现提供了可能，基于大规模的语料库和统计方法，我们可以：发现语

自然语言处理中的应用在语言模型领域

AI天才研究院

01-28

873

1.背景介绍在自然语言处理(NLP)领域，语言模型是一种用于预测下一个词或词序列的概率分布的模型。它在许多NLP任务中发挥着重要作用，如语言生成、语音识别、机器翻译等。本文将从背景、核心概念、算法原理、实践、应用场景、工具推荐等多个方面深入探讨语言模型的应用。 1. 背景介绍 自然语言处理是计算机科学与人工智能领域的一个分支，研究如何让计算机理解、生成和处理人类自然语言。自然语言处理任务可...

15个小时彻底搞懂NLP自然语言处理（2021最新版附赠课件笔记资料）【LP自然语言处理涉及到深度学习和神经网络的介绍、 Pytorch、 RNN自然语言处理】笔记

sinat_39448069的博客

12-10

1602

P1 1.1认识Pytorch-第1步-什么是Pytorch P2 1.1认识Pytorch-第2步-基本元素操作-part1 P3 1.1认识Pytorch-第2步-基本元素操作-part2 P4 1.1认识Pytorch-第3步-基本运算操作-part1 P5 1.1认识Pytorch-第3步-基本运算操作-part2 P6 1.1认识Pytorch-第4步-类型转换-part1 P7 1.1认识Pytorch-第4步-类型转换-part2 P8 1.1认识Pytorch-第4步-类型转换-part3

自然语言处理--LDA主题聚类模型

weixin_34256074的博客

08-29

1604

LDA模型算法简介：算法的输入是一个文档的集合D={d1, d2, d3, ... , dn}，同时还需要聚类的类别数量m；然后会算法会将每一篇文档 di 在所有Topic上的一个概率值p；这样每篇文档都会得到一个概率的集合di=（dp1，dp2，..., dpm）；同样的文档中的所有词也会求出它对应每个Topic的概率，wi = （wp1，wp2，wp3，...，wpm）；...

自然语言处理-LDA主题模型

purisuit_knowledge的专栏

02-28

1484

转载自： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41090915/article/details/79058768 https://blog.youkuaiyun.com/u010159842/article/details/80332030 LDA主题模型一、LDA主题模型简介 LDA(Latent Dirichlet Allocation)中文翻译为：潜在狄利克雷分布。...