语言模型

Question

如题所述

Answer 1

探索语言模型的艺术：从规则到神经网络的演进

语言模型，这一神奇的工具，自诞生以来，经历了规则、统计和神经网络的蜕变。它的核心是预测句子的概率分布，衡量标准是困惑度，越低代表模型的预测越准确。以PTB数据集为例，最优秀模型的困惑度已降至47.7，这标志着模型性能的飞跃。

统计语言模型的里程碑

统计语言模型，如n-gram（unigram、bigram、trigram），通过马尔可夫假设简化参数估计。其中，数据平滑是关键，它在unigram模型中尤为显著。然而，随着技术进步，神经网络模型逐渐崭露头角。

神经网络语言模型的崛起

2003年，Bengio的论文引入神经网络（NN）到语言模型领域，开启了神经网络语言模型（NNLM）的新篇章。不久后，RNNLM在2010年由Mikolov提出，虽解决了定长序列的问题，但训练时间较长。
2013年，Mikolov的两篇论文带来了革命性的变化——word2vec，它通过简化NNLM，提出了CBOW和Skip-gram方法，以及Hierarchical Softmax和Negative Sampling等优化算法，使得大规模词库的处理更为高效。

word2vec的影响力与后续发展

word2vec的优化算法不仅在语言模型中大放异彩，但随着技术进步，它们在后续模型中的应用逐渐减少，但其对词向量表示的革新影响深远。

从局部到全局：GloVe的贡献

2014年，GloVe模型基于全局词频统计，为词汇提供了新的向量表示，进一步提升了语言模型的表达能力。

深度学习的飞跃：ELMo与BERT

ELMo（2018）由AllenAI提出，通过深度上下文化解决了多义词的困扰，通过双向语言模型和动态适应性，捕捉语法和语义的细微差别。
BERT（2018）和GPT（2018）同样采用Transformer架构，但BERT的预训练和微调策略使其在NLU任务中表现出色，与GPT-2和ERNIE系列模型的对比引人关注。

这些模型的预训练过程，如无标注的Language Model训练，以及Transformer的输入输出机制，都是推动语言模型性能提升的关键步骤。BERT的预训练任务包括Masked Language Modeling（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP），而微调则通过额外的线性层实现。

进阶研究：GPT-2与ERNIE的创新

GPT-2在2019年通过单一阶段的预训练策略，扩大数据和模型规模，展示了强大的生成能力。而ERNIE系列，如ERNIE 2.0，通过多任务学习和增量学习进一步提升语义表示。

词嵌入作为语言模型的基石，不仅能通过无监督学习获取，而且在各种NLP任务中展现了卓越性能。通过fasttext等模型和丰富的文献，我们可以深入理解word2vec、GloVe、ELMo和BERT等模型的原理和应用。

参考文献

腾讯云BERT图解
CSDN Transformer & BERT详解
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语言模型的世界充满着探索与创新，每一步进步都推动着我们更深入地理解自然语言的奥秘。想要了解更多细节，敬请查阅相关文献和教程。