一文彻底搞懂大模型 - 语言模型的发展历程

主要观点总结

本文介绍了语言模型的发展历程，包括统计语言模型、神经网络语言模型和基于Transformer的大语言模型三个阶段。文章详细解释了每个阶段的主要模型和概念，如N-gram模型、神经网络语言模型（NNLM）、循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）、BERT和GPT系列等。

关键观点总结

关键观点1: 语言模型的发展历程

文章概述了语言模型从统计语言模型到神经网络语言模型，再到基于Transformer的大语言模型的演进过程。

关键观点2: 统计语言模型

介绍了统计语言模型中的N-gram模型和隐马尔可夫模型（HMM），以及它们的工作原理和局限性。

关键观点3: 神经网络语言模型

解释了神经网络语言模型的概念、原理和主要模型，如NNLM和RNN及其变体。

关键观点4: 基于Transformer的大语言模型

介绍了基于Transformer的大语言模型的代表模型，如BERT和GPT系列，以及Transformer模型的核心组件和工作原理。

关键观点5: Transformer模型的核心技术

详细解释了Transformer模型中的编码器-解码器架构、嵌入、注意力机制、位置编码、多头注意力机制、前馈网络、残差连接和层归一化等技术细节。

文章预览

语言模型的发展历程 语言模型（LM， Language Model ）的发展历程可以清晰地划分为三个主要阶段： 统计语言模型、神经网络语言模型以及基于Transformer的大语言模型 。每个阶段的模型都在前一个阶段的基础上进行了改进和优化，使得语言模型的性能得到了显著提升。 语言模型的发展历程 一、统计语言模型 什么是统计语言模型？ 统计语言模型是早期自然语言处理（NLP）中的重要工具，它们主要通过 分析词序列的出现频率来预测下一个词 。 这种方法基于统计学的原理， 利用大规模语料库中的词频信息来建模语言的概率分布。 代表模型： N-gram模型、 隐马尔可夫模型（HMM） N-gram模型 ：这是最常见的统计语言模型之一，它基于马尔可夫假设，认为一个词出现的概率仅与其前面的n-1个词有关。 N-gram模型简单易用，但存在数据稀疏和无法捕捉长距离依赖 ………………………………