1、什么是语言模型？
大家或多或少都听过 ChatGPT 是一个 LLMs，那 LLMs 是什么？
LLMs 全称是 Large Language Models，中文是大语言模型。
那么什么是语言模型？
语言模型简单说来，就是对人类的语言建立数学模型，注意，这里的关键是数学模型，语言模型是一个由数学公式构建的模型，并不是什么逻辑框架。这个认知非常重要。
最早提出语言模型的概念的是贾里尼克博士。
他是世界著名的语音识别和自然语言处理的专家，他在 IBM 实验室工作期间，提出了基于统计的语音识别的框架，这个框架结构对语音和语言处理有着深远的影响，它从根本上使得语音识别有实用的可能。在贾里尼克以前，科学家们把语音识别问题当作人工智能问题和模式匹配问题。而贾里尼克把它当成通信问题。
为何是通讯问题？为何转换成通讯问题后，就能实现语音识别？
根据香农确定的现代通讯原理，所谓的通讯，也被称为信道的编码和解码，信息源先产生原始信息，然后接收方还原一个和原始信息最接近的信息。
比如，你打电话的时候，问对方一句「你吃了晚饭了吗」，在传输前，通讯系统会对这句话进行编码，编成类似「100111101100000…」，但是传输过程中，一定会有信号损失，接收方收到的编码可能是「1001111011000…」，此时我们就没法解码回原来的句子了。
那如何解决这个问题？
我们可以把与接收到的编码「1001111011000…」类似的句子都罗列出来，可能的情况是：
- 吃了晚饭了吗
- 你吃了饭了吗
- 你吃了晚饭了吗
- 你吃了晚饭了
然后通讯系统会计算出哪一种的可能性最大，最后把它选出来。只要噪音不大，并且传输信息有冗余，那我们就能复原出原来的信息。
贾里尼克博士认为让计算机理解人类的语言，不是像教人那样教它语法，而是最好能够让计算机计算出哪一种可能的语句概率最大。
这种计算自然语言每个句子的概率的数学模型，就是语言模型。
2、如何计算概率？
既然是数学模型，那应该如何计算呢？
最简单的方法，当然就是用统计学的方法去计算了，简单说来，就是靠输入的上下文进行统计，计算出后续词语的概率，比如「你吃了晚饭了吗」，「你吃了」后面按照概率，名词如「饭」或「晚饭」等概率更高，而不太可能是动词，如「睡」「睡觉」。
这是语言模型的第一阶段，模型也被称为是统计语言模型（Statistical Language Model，SLM），其基本思想是基于马尔可夫假设建立词语测模型，根据最近的上下文预测下一个词。
后续语言模型的发展又迭代了三个版本。
第二阶段是神经网络语言模型（Neural Language Model，NLM），是一个用神经网络来训练模型，学习单词之间的关联性和概率关系。它能够利用大量的数据进行深度学习，从而捕捉到词汇之间更加复杂的关系。NLM 模型采用的是分层的结构，把输入的文本数据空间投射到高维的语义空间中并进行学习。通过不断地更新神经网络模型参数，NLM 的神经网络逐渐学会了文本数据的语义并能够生成连贯自然、语义准确的文本。
与前面提到的 SLM 相比，由于深度神经网络的学习能力更强，NLM 在学习语言模型时具有更好的泛化能力和适应性。比如能生成更长的文本等。但 NLM 相对来说也比较依赖更大的数据集，并且需要花很多人力在数据标注上。
第三阶段是预训练语言模型（Pre-trained Language Model，PLM），是一种使用大量文本数据来训练的自然语言处理模型。相对 NLM 来说，PLM 使用无监督学习方法，因此不需要先标注数据或注明文本类型等信息。各位可能听过的 Transformer 架构就是一种预训练语言模型。
第四阶段是大预言模型（Large Language Model），你可以将现在的 LLM 理解为一个训练数据特别大的 PLM，比如 GPT-2 只有 1.5B 参数，GPT-3 则到了惊人 175B，尽管 LLM 只是拓展了模型的大小，但这些大尺寸的预训练语言模型表现出了与较小的预训练语言模型不同的行为，并且在解决一些复杂任务上展现了惊人的能力（俗称涌现能力，注意这个涌现能力目前还存在争议），所以学术界为这些大型预训练语言模型命名为大语言模型 LLM。
上面这四个阶段可能比较难理解，你可以简单理解：
- 语言模型本质上都是在计算自然语言每个句子的概率的数学模型。当你输入一个问题给 AI 时，AI 就是用概率算出它的回答。
- 另外，当今的语言模型，并不是一个问题对一个答案，实际上是一个问题，多个答案，然后根据答案的概率进行排序，最后返回一个最可能的答案。
以上两个认知非常重要。
下一篇小编将介绍：如何开发大语言模型；关注、私信可以免费获取GPT学习资料和Midjourney AI绘画学习资料；
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