语言模型的发展_语言模型旨在对于人类语言的内在规律进行建模,从而准确预测词序列中未来(或缺失)

作者：我家自动化 | 2024-05-03 09:08:54

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语言模型旨在对于人类语言的内在规律进行建模,从而准确预测词序列中未来(或缺失)

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语言模型的发展历程

一般来说，语言模型旨在对于人类语言的内在规律进行建模，从而准确预测词序列中未来（或缺失）词或词元（Token）的概率。根据所采用技术方法的不同，针对语言模型的研究工作可以分为以下四个主要发展阶段：

统计语言模型（Statistical Language Model, SLM），在 20 世纪 90 年代兴起的统计语言模型是基于统计学习方法研发的。具体来说，统计语言模型使用马尔可夫假设（Markov Assumption）来建立语言序列的预测模型，通常是根据词序列中若干个连续的上下文单词来预测下一个词的出现概率，即根据一个固定长度的前缀来预测目标单词。具有固定上下文长度

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