语言建模

语言建模是人工智能（AI）和 人工智能（AI）和 自然语言处理 (NLP) 语言建模是人工智能和自然语言处理（NLP）中的一项基本技术，主要用于预测单词或字符序列的概率。通过分析大量文本 语言模型 (LM) 可以学习语言中固有的统计结构、语法和语义关系。 语言中固有的统计结构、语法和语义关系。其主要目标是根据前面的上下文，确定特定单词在序列中出现的可能性。 的可能性。例如，在短语 "自动驾驶汽车行驶 "中，训练有素的模型会 会赋予 "smooth"（顺利）比 "purple"（紫色）更高的概率。这种预测能力是 这种预测能力是许多智能系统的支柱，使计算机能够越来越流畅地理解、生成和处理人类语言。 越来越流畅。

机制和架构

语言建模过程通常从将文本转换为数字表示开始，这种数字表示称为 嵌入。这些稠密的矢量 词汇在高维空间中的意义。从历史上看 统计人工智能方法，如 n-gram 模型等统计人工智能方法。 这种方法根据相邻词语的简单计数来估计概率。然而，深度学习（DL）和先进的 深度学习（DL）和先进的 神经网络（NN）架构带来了革命性的变化。

而 递归神经网络 (RNN) 曾经是序列任务的标准，但 Transformer架构现已成为主流框架。 最初在研究论文 "注意力就是你所需要的一切 "的研究论文中首次提出，Transformer 利用一种 自我注意机制，使模型能够 同时权衡整个句子中不同词语的重要性。这样就能 与以前的方法相比，它能更有效地捕捉长程依赖关系和上下文。训练过程包括优化 模型权重 反向传播来优化模型权重，从而最大限度地减少预测误差。 最大限度地减少预测误差。 共同抓取。

实际应用

语言建模是推动我们日常互动的许多技术的引擎：

• 文本生成:LMs 是起草电子邮件、编写软件代码和创建创意内容的强大工具。先进的系统，如 Microsoft Copilot等高级系统利用这些模型来协助用户完成生产力任务。 用户的工作效率。
• 机器翻译:Google 翻译等服务使用复杂的 序列到序列模型 在语言之间翻译文本，同时保留细微差别和语法结构。
• 语音识别:在亚马逊 Alexa 等语音助手中，语言模型 通过分析口语句子的上下文，帮助区分同音字（读音相同的单词）。
• 情感分析:公司使用 LM 分析客户反馈和社交媒体监测，以衡量公众舆论并 detect 品牌情感的异常情况。

区分关键概念

将语言建模与该领域的类似术语区分开来很有帮助：

• 语言建模与大型语言模型（LLM 大型语言模型（LLM）：语言建模是一项任务或技术。LLM 是一种特定类型的模型，可扩展至 语言建模是一项任务或技术。例子包括通用基础 模型和专门的迭代模型。
• 语言建模与计算机视觉 计算机视觉：语言建模处理的是文本数据，而计算机视觉侧重于解释视觉输入。像 YOLO11等模型是专为 物体检测等任务而设计的。然而，这两个领域 多模态模型趋于一致。 视觉语言模型》中探讨的概念。 视觉语言模型
• 语言建模与 NLP NLP：NLP 是研究计算机与人类语言之间交互作用的重要领域。 语言建模只是 NLP 的核心任务之一、 其他任务，如 命名实体识别 (NER)。

下面的Python 代码演示了语言建模的一个基本组成部分：用连续向量嵌入将离散单词转换为 连续向量嵌入 PyTorch.

import torch
import torch.nn as nn

# Initialize an embedding layer (vocabulary size: 1000, vector dimension: 128)
# Embeddings map integer indices to dense vectors, capturing semantic relationships.
embedding_layer = nn.Embedding(num_embeddings=1000, embedding_dim=128)

# Simulate a batch of text sequences (batch_size=2, sequence_length=4)
# Each integer represents a specific word in the vocabulary.
input_indices = torch.tensor([[10, 55, 99, 1], [2, 400, 33, 7]])

# Generate vector representations for the input sequences
vector_output = embedding_layer(input_indices)

# The output shape (2, 4, 128) corresponds to (Batch, Sequence, Embedding Dim)
print(f"Output shape: {vector_output.shape}")

对于希望将高级人工智能集成到工作流程中的开发人员来说，了解这些基本机制至关重要。 至关重要。虽然 ultralytics 视觉原理 模型训练 和优化在两个 领域共享。您可以在我们的 超参数调整指南.