什么是语言模型

最先进的语言模型是大型语言模型（LLM），在互联网上的大型文本数据集上进行训练。LLM 使用前馈神经网络和 Transformer 架构学习人类语言中的潜在语法、语义和模式，已经取代了早期的统计模型和基于循环神经网络的模型。LLM 在训练过程中，通过迭代调整参数来最大化预测训练样本中下一个标记的可能性，这个过程被称为自学习。训练完成后，这些大型模型可以通过一个称为微调的过程，在较小的特定任务数据集上进一步训练，从而适应执行各种任务。

除了大型公共数据集训练的 LLM，也可以在私有或专有数据集上训练较小的 "个人" 语言模型。这些较小的模型可能更加专注于特定的用例或领域。

LLM 还可以执行零次学习，即基础模型可以通过提示回答广泛的请求，而无需显式训练，当然准确性可能也会有所不同。或者，它们可以使用少次学习，通过提供几个相关的训练示例，大幅提高模型在该特定领域的性能。

语言模型能够更好地处理陌生和错误的输入，而基于规则的系统则需要为常见和罕见的情况都提供规则。语言模型通过统计或神经网络方法从语料库中学习最常见的情况，而基于规则的方法则需要同等对待常见和罕见情况，导致复杂性增加。

语言模型越大，其准确性也会相应提高。大型语言模型能够学习复杂的语言表示和广泛的知识，进而提高准确性。而基于规则的系统只能通过增加规则的复杂性提高准确性，导致可解性问题。

语言模型可用于多种自然语言处理任务，如语音识别、机器翻译、自然语言生成和信息检索等，具有很强的灵活性和通用性。

与早期的神经网络相比，语言模型能够并行处理整个文本序列，而不是逐步处理。这种并行处理能够利用 GPU 进行训练，大幅缩短训练时间。此外，Transformer 架构允许创建具有数百亿参数的大型模型，进一步增强了语言模型的能力。

通过迁移学习和检索增强生成等技术，现有的大型语言模型可以在较小的任务特定数据集上进行微调，从而实现快速定制和部署。这种方法比从头训练独立模型更加高效，特别适合资源有限的组织。

最常见的评估方法是将语言模型在典型的语言任务上与人工创建的基准进行比较。这些基准包括语言可接受性语料库（Corpus of Linguistic Acceptability）、GLUE 基准、微软研究语义等价语料库（Microsoft Research Paraphrase Corpus）、SQuAD 问答测试等。

部分评估方法会检查语言模型的内在特性，或者对比不同模型之间的差异。有些新提出的模型也会研究学习速率，例如通过检查学习曲线。

利益相关者还会依赖于通过标准任务基准（如 MMLU、MMMU、HumanEval 和 GSM8K）对基础模型进行相互评估。一些汇总不同基准的元基准（如 LM-Harness、BIG-Bench、HELM 和 OpenLLM 排行榜）也在开发中。

评估不仅要覆盖基础模型自身的通用能力，还要评估微调后应用的性能。适当的评估应该同时检查模型的下游应用的总体表现和其直接属性。