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第一章#xff1a;引言
语言模型
自回归语言模型
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第一章引言
语言模型
自回归语言模型
概率的链式法则 在自回归语言模型 p 中生成整个序列 X1:L我们需要一次生成一个令牌(token)该令牌基于之前以生成的令牌进行计算获得 其中T≥0 是一个控制我们希望从语言模型中得到多少随机性的温度参数 T0确定性地在每个位置 i 选择最可能的令牌 xi T1从纯语言模型“正常normally”采样 T∞从整个词汇表上的均匀分布中采样 然而如果我们仅将概率提高到 1/T 的次方概率分布可能不会加和到 1。我们可以通过重新标准化分布来解决这个问题。我们将标准化版本 p T(x i∣x 1:i−1)∝p(xi∣x 1:i−1)1/T称为退火条件概率分布。 N-gram模型
语言模型首先被用于需要生成文本的实践应用噪声信道模型通过贝叶斯定理实现语音识别和机器翻译系统使用了基于词的n-gram语言模型n-gram模型被训练在大量的文本上
神经语言模型
首次提出了神经语言模型其中 p(x i ∣x i−(n−1):i−1 ) 由神经网络给出 p(cheese∣ate,the)some−neural−network(ate,the,cheese)Recurrent Neural NetworksRNNs包括长短期记忆LSTMs使得一个令牌x i 的条件分布可以依赖于整个上下文 x 1:i−1有效地使 n∞ 但这些模型难以训练。Transformers是一个较新的架构于2017年为机器翻译开发再次返回固定上下文长度n但更易于训练并利用了GPU的并行性。此外n可以对许多应用程序“足够大”GPT-3使用的是n2048。
