一句话,语言模型是这样一个模型:对于任意的词序列,它能够计算出这个序列是一句话的概率。举俩例子就明白了,比如词序列A:“知乎|的|文章|真|水|啊”,这个明显是一句话,一个好的语言模型也会给出很高的概率,再看词序列B:“知乎|的|睡觉|苹果|好快”,这明显不是一句话,如果语言模型训练的好,那么序列B的概率...
在面对语言模型概率分布计算的高维度和稀疏性问题时,n元语言模型(n-gram models)是一种经典的解决方案。n元语言模型通过限制条件概率中考虑的历史词数来简化模型。具体来说,它只考虑最近的 ( n-1 ) 个词来预测下一个词。 数学表示 链式法则按照 n-gram 方法被近似为: [ P(w_1, w_2, \ldots, w_m)...
语言模型(Language Model,简称 LM)是一个用于建模自然语言(即人们日常使用的语言)的概率模型。简单来说,语言模型的任务是评估一个给定的词序列(即一个句子)在真实世界中出现的概率。这种模型在自然语言处理(NLP)的诸多应用中,如机器翻译、语音识别、文本生成等,
贾磊解释说，声学模型也是语音模型，只是通常大语言模型都是文字连接。因此在整合语音识别和大语言模型的过程中，研究人员将大语言模型中的Encoder和语音识别的过程融合共享，达到降低语音交互硬延迟的目的，其创新性引入跨模态建模，从Self-Attention切换到Cross-Attention，完成了语音识别和大语言模型的融合。百度提出用Cros...
生成式 AI 应用程序由语言模型提供支持,这是一种专用的机器学习模型,可用于执行自然语言处理 (NLP) 任务,包括:确定情绪或以其他方式对自然语言文本进行分类。 汇总文本。 比较多个文本源的语义相似性。 生成新的自然语言。虽然这些语言模型背后的数学原理可能比较复杂,但对用于实现它们的体系结构有基本的了解可以帮助...
提示学习通过改造下游任务、增加专家知识等形式，使得目标任务的输入输出更加贴合原始语言模型训练时的数据。2021 年，提示学习经历了以离散提示学习（提示词的组合）为开始，连续化提示学习（连续空间表示）为复兴的多个阶段，逐步达到高潮。但基于连续空间的提示学习同样存在较多的局限性，比如资源消耗与训练不稳定等多种...
小型语言模型（Small Language Models，SLM）是人工智能领域中的一种技术，它指的是相对于大型语言模型而言，规模较小、参数数量较少的模型。这些模型通常在处理特定任务或领域时，能够以较低的计算成本实现相对不错的性能。小型语言模型在资源有限、需要快速部署或对实时性要求较高的应用场景中非常实用。一、主要特点 ...
一、理解大型语言模型 本章包括 大型语言模型(LLM)背后的基本概念的高层次解释 探索ChatGPT 类 LLM 源自的 Transformer 架构的深层次解释 从零开始构建 LLM 的计划 像ChatGPT 这样的大型语言模型(LLM)是在过去几年中开发的深度神经网络模型。它们引领了自然语言处理(NLP)的新时代。在大型语言模型出现之前,传统方法...
多模态大语言模型（Multimodal Large Language Model，MLLM）依赖于LLM丰富的知识储备以及强大的推理和泛化能力来解决多模态问题，目前已经涌现出一些令人惊叹的能力，比如看图写作和看图写代码。但仅根据这些样例很难充分反映MLLM的性能，目前仍然缺乏对MLLM的全面评测。为此，腾讯优图实验室联合厦门大学在新建的评测基准...
语言模型采用了类似的方法：每个词向量代表虚构的“词空间”里面的一个点，而且含义更相似的词会被放置到更近的位置（从技术上而言，LLM 是对叫做标记token的词片段进行操作，但这里就忽略这一实现细节了，否则的话本文的长度就不可控了）。比方说，向量空间里面与猫最接近的单词包括狗、小猫（kitten）以及宠物。用...