语言模型训练语料-语言模型公式
本篇文章给大家分享语言模型训练语料，以及语言模型公式对应的知识点，希望对各位有所帮助。
简述信息一览：
CAT的核心技术是什么?
1、CAT技术的核心是翻译记忆技术，当翻译在不停地工作时，CAT则在后台忙于建立语言数据库。这就是所谓的翻译记忆。每当相同或相近的短语出现时，系统会自动提示用户使用记忆库中最接近的译法。
2、使用 CAT 工具过程中，应用的主要技术是计算机技术。CAT 的意思是“计算机辅助翻译。”在某些语言中，它又叫“自动翻译”，但是可别被“自动”一词困扰，它实际上与机器翻译毫无关系。
3、计算机辅助翻译（英语：Computer-assisted Translation或Computer-aided Translation，缩写：CAT）。
4、CAM：CAM （computer Aided Manufacturing，计算机辅助制造）的核心是计算机数值控制（简称数控），是将计算机应用于制造生产过程的过程或系统。CAT：CAT（Computer Aided Translation）计算机辅助翻译。
5、功能：计算机翻译技术，核心就是记忆技术，发挥翻译记忆库和术语库两大主要功能，还有保留原文格式、搜索、质量检查等辅助功能。意义：提高翻译效率，保证术语、语言风格和文本格式的一致性，保证翻译质量。
BERT:深度双向预训练语言模型
1、BERT，Google的杰作，双向处理技术使得它能捕捉上下文，但Mask标记的使用影响了预训练和Fine-tuning的效率。
2、bert模型证明了双向预训练对于语言表示的重要性。与***用单向语言模型进行预训练的模型不同，BERT使用masked language models 进行预训练的深层双向表示。 （2）经过预训练的模型表示解决了许多为特定任务而设计架构的需要。
3、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种自然语言处理模型，由Google团队在2018年提出。它是一种预训练的深度学习模型，能够理解自然语言的含义，从而提高自然语言处理任务的性能。
4、凭借其双向Transformer的训练和Masked LM、双向上下文感知的创新，彻底革新了NLP领域。BERT基于Transformer，但仅用编码器进行语言建模，其双向特性使其能捕捉上下文信息，通过MLM和NSP训练策略，实现了前所未有的性能提升。
5、这里可以参考CSDN上的文章-BERT原理和实践： https：//blog.csdn.net/jiaowoshouzi/article/category/9060488 在解释BERT，ELMO这些预训练模型之前，我们先看一下很久之前的计算机是如何读懂文字的？ 每个字都有自己的独特的编码。
BERT预训练模型
Bert的模型结构更简单，主要用于上下文语义理解任务，如文本分类、文本相似度计算等。Transformer可以应用于更复杂的任务，如机器翻译、摘要生成等需要生成语言序列的任务。
BERT的预训练任务由Masked Language Model（MLM，词汇填充）和Next Sentence Prediction（NSP，句子关系判断）组成，这两者共同训练模型理解语言的连贯性和上下文依赖性。
Google 称 BERT 为“第一个深度双向、无监督式语言表示，仅使用纯文本语料库预先进行了训练”（Devlin et al. 2018）。双向模型在自然语言处理 （NLP） 领域早已有应用。这些模型涉及从左到右以及从右到左两种文本查看顺序。
bert是双向语言模型，句子没有shift_mask操作，所以是完整的上下文环境，证实了双向语言模型对文本特征表示的重要性。bert同时证实了预训练模型能够简化很多繁重任务的网络结构，在11个nlp任务上都有显著提升。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）通过预训练来学习无标注数据中的深度双向表示，预训练结束后通过添加一个额外的输出层进行微调，最终在多个NLP任务上实现了SOTA。
深度学习的两大预训练模型都有哪些?
1、GPT模型的全称为生成式预训练模型，它是OpenAI公司的一个研究项目，旨在提高自然语言处理的效率和准确性。它是一种基于深度学习的人工智能模型，可用于各种自然语言处理任务，如文本分类、文本生成和翻译。
2、ChatGPT是OpenAI于11月30日推出的一款聊天机器人，可以免费测试，能根据用户的提示，模仿类似人类的对话。ChatGPT是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型。ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。
3、TensorFlow：TensorFlow是一个流行的深度学习框架，其中包括许多用于人脸识别和人脸检测的预训练模型。PyTorch：PyTorch是另一个流行的深度学习框架，其中包括许多用于人脸识别和人脸检测的预训练模型。
语言模型
gpts是OpenAI推出的自定义GPT。GPT-S（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型。它是OpenAI公司开发的，以生成自然语言文本为目的。
语言大模型主要有：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列、T5（Text-to-Text Transfer Transformer）等。
大语言模型是基于海量文本数据训练的深度学习模型。大语言模型（LLM）不仅能够生成自然语言文本，还能够深入理解文本含义，处理各种自然语言任务，如文本摘要、问答、翻译等。
语言模型技术广泛应用于语音识别、OCR、机器翻译、输入法等产品上。语言模型建模过程中，包括词典、语料、模型选择，对产品的性能有至关重要的影响。Ngram模型是最常用的建模技术，***用了马尔科夫假设，目前广泛地应用于工业界。
实际上除了ERNIE，PaddlePaddle官方还有很多其他的NLP模型，覆盖了包括语义表示、语义匹配、阅读理解、机器翻译、语言模型、情感倾向分析、词法分析等各项NLP任务。本文将对这些模型做一些梳理和介绍。
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，包含数十亿甚至数千亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。
神经网络语言模型(NNLM)
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。
NNLM是一类用来克服位数灾难的语言模型，它使用词的分布式表示来对自然语言序列建模，其中词的分布式表示其实就是众所周知的 词向量 。下面我们就来介绍一下NNLM的网络结构。
模型中参数与字典大小V成线性关系，且与n（n-grams）成线性关系，不过可以通过共享结构降低参数数量，如延时神经网络或循环神经网络。
后来出现了神经网络语言模型，该模型训练出语言模型的同时可以输出词向量。
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