AI 中的语言模型是一种通过学习大量文本数据的模式来理解和生成人类语言的系统。 它的核心是通过分配概率给词序列，根据上下文预测句子中下一个词出现的可能性。 例如，给定输入“猫坐在…”语言模型可能会预测“垫子”作为可能的完成。 现代实现通常使用神经网络，它将文本处理为数值向量，使其能够捕获单词、短语和更广泛的上下文之间的复杂关系。
语言模型通过将文本分解成更小的单元（例如，标记（单词或子词））并分析这些标记之间的关系来运作。 在训练期间，他们会调整内部参数以最大限度地减少预测误差，从而学习语法、关于世界的知识，甚至是文体模式。 例如，像 GPT-3 或 BERT 这样的模型在涵盖书籍、文章和网站的数据集上进行训练，使它们能够处理诸如回答问题或总结文本之类的任务。 一个关键的技术细节是在 Transformer 架构中使用注意力机制，这让模型可以权衡句子中不同单词的重要性。 例如，在“她把钥匙给了他”中，模型学习到在确定上下文时，“她”和“他”与“给”的关系比“钥匙”更密切。
开发人员将语言模型用于代码自动完成、聊天机器人或翻译文档等应用程序。 在 GitHub Copilot 等代码自动完成工具中，该模型通过分析现有存储库中的模式来预测下一行代码。 但是，挑战包括处理来自训练数据的偏差或计算成本。 例如，在有偏差的文本上训练的模型可能会生成不适当的响应，需要仔细过滤。 此外，运行大型模型通常需要大量内存，从而导致优化（如量化）以便在较小的设备上进行部署。 了解这些权衡有助于开发人员为其特定用例选择合适的模型大小和训练方法。