NLP 中的语言模型是一种计算工具，用于预测单词序列的可能性。它为文本分配概率，使其能够确定哪个单词或短语最有可能跟随给定的输入。 例如，当您在搜索栏中键入“天气是…”时，语言模型可能会根据从训练数据中学习到的模式建议“晴朗”或“下雨”。 这些模型是自动完成、机器翻译和语音识别等任务的基础，在这些任务中，理解上下文和生成连贯的文本至关重要。
语言模型通过分析大量文本数据来学习统计模式。 早期方法，如 n-gram 模型，计算单词序列（例如，对或三元组）的频率来估计概率。 例如，n-gram 模型可能会确定“strong coffee”在训练数据中比“powerful coffee”出现得更频繁，因此使其成为首选预测。 但是，这些模型在处理长距离依赖关系和罕见短语时会遇到困难。 现代基于神经网络的模型，例如循环神经网络 (RNN) 或转换器，通过整体处理序列来解决这个问题。 例如，转换器使用注意力机制来权衡句子中不同单词的重要性，从而使它们能够捕获即使在长距离上的关系。 这使得预测能够考虑更广泛的上下文，例如理解“bank”在“deposit money at the bank”中指的是金融机构，但在“fishing by the bank”中指的是河岸。
开发人员在各种应用程序中使用语言模型。 电子邮件或代码编辑器中的自动完成功能依靠它们来建议相关的文本。 聊天机器人使用语言模型来生成与用户意图匹配的响应。 在代码生成中，像 GitHub Copilot 这样的模型会根据现有上下文预测下一行代码。 但是，构建有效的模型需要平衡准确性、计算效率和数据质量。 例如，较小的模型可能足以完成文本分类等简单任务，而文档摘要等复杂任务通常需要更大的架构。 挑战包括处理模棱两可的语言、避免训练数据中的偏差以及管理计算成本。 通过理解这些权衡，开发人员可以选择或微调与特定项目需求相符的模型，确保它们在实际系统中交付实际价值。