言語モデリングが、高度な技術を用いたテキスト生成、機械翻訳、音声認識などのNLPおよびAIアプリケーションを強化する様子をご覧ください。
言語モデリングは、人工知能（AI）における基本的なタスクであり、自然言語処理（NLP）の中核となる要素です。これは、単語のシーケンスの尤度を予測できるモデルを開発することを含みます。その核心において、言語モデルは、膨大な量のテキストデータから言語のパターン、文法、およびコンテキストを学習します。これにより、文中で次に現れる可能性のある単語の確率を判断できます。たとえば、「the cat sat on the」というフレーズが与えられた場合、適切にトレーニングされた言語モデルは、「mat」という単語に高い確率を割り当て、「potato」という単語には非常に低い確率を割り当てます。この予測能力は、多くの言語ベースのAIアプリケーションの基盤となります。
言語モデリングは、モデルが人間の言語を理解し生成するようにトレーニングされる機械学習（ML）内のタスクです。このプロセスは、モデルにWikipediaの内容や書籍の大規模なコレクションなど、大量のテキストデータセットを供給することから始まります。このデータを分析することにより、モデルは単語間の統計的関係を学習します。
現代の言語モデルは深層学習（DL）に大きく依存しており、ニューラルネットワーク（NN）アーキテクチャを使用して構築されることがよくあります。論文「Attention Is All You Need」で紹介されたTransformerアーキテクチャは、特に革新的でした。これは、モデルが入力テキスト内の異なる単語の重要度を評価することを可能にする注意機構を使用し、複雑な長距離依存性を捉え、コンテキストをより効果的に理解できるようにします。モデルのトレーニングでは、予測とトレーニングデータ内の実際のテキストシーケンスとの間の差を最小限に抑えるために、内部のモデルの重みを調整します。このプロセスは、バックプロパゲーションを使用して最適化されます。
言語モデルの能力は、私たちが日常的に使用する多くのテクノロジーへの統合につながっています。
言語モデリングと関連用語を区別すると役立ちます。
