大语言模型原理基础与前沿 语言模型和分词

大语言模型原理基础与前沿 语言模型和分词

1. 背景介绍

1.1 问题由来

近年来，随着深度学习技术的快速发展，自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。其中，大语言模型因其在各种任务上展现出的强大能力，成为了当前研究的热点。语言模型作为NLP中的核心技术之一，旨在通过对语言结构的学习，预测给定文本序列的概率分布。在深度学习框架中，语言模型通常通过神经网络实现，并使用大规模语料库进行预训练，以学习语言的统计规律。

语言模型分为统计语言模型和神经网络语言模型两类。传统的统计语言模型基于马尔可夫假设，通过计算当前单词的条件概率，预测下一个单词。而神经网络语言模型则使用深度神经网络结构，能够更准确地捕捉语言的复杂特征。

语言模型的应用广泛，包括机器翻译、语音识别、文本生成、信息检索等。其核心思想是通过学习语言的概率分布，自动实现语言数据的建模和预测。然而，语言模型的构建和优化是一个复杂且具有挑战性的任务，需要大量高质量的语料库和高效的计算资源。

1.2 问题核心关键点

语言模型的核心关键点在于其概率分布的建模和优化。具体而言，语言模型需要学习以下两个主要方面：

1. 词语的联合概率：即在给定前n个词语的情况下，下一个词语的