一些词语

1、LLM

内容概要：

先泛泛的介绍 大语言模型 的概念性名词

然后，通过概念性名词 深入到 LLM 的专有性名词 或者说 功能性名词

接着，通过 专有性名词 的功能作用 窥探 大语言模型的执行过程

再然后，粗读一篇 大语言模型的始祖论文《A Neural Probabilistic Language Model ，Yoshua Ben etc 2003》

{BANNED}最佳后，有什么补充的再补充吧

本节内容摘要

这一节主要是了解什么是 LLM、NLP 以及 NLP 神经统计方法。

{BANNED}最佳重要的是了解三者的关系：

• NLP 包含 LLM；
• LLM 包含 NLP 神经统计方法；
• NLP 神经统计方法 包含 chatGPT;

上述如果都懂了，请看下节内容。

LLM

在计算机科学领域中，LLM 代表"Large Language Model"，指的是大型语言模型。

这种类型的模型是基于机器学习和自然语言处理技术构建的，可以理解和生成自然语言文本。

所以，LLM 的基础是 机器学习 和 自然语言处理 两种技术。

NLP

NLP 是自然语言处理（Natural Language Processing）的缩写。

自然语言处理是计算机科学和人工智能领域中与人类自然语言（如英语、中文等）相关的理解、生成和处理的技术和方法。

NLP 的目的：使计算机能够理解和处理人类语言的各个层面，包括语义、语法、语境和语用等。 它涵盖了广泛的任务和应用，包括但不限于文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译、问答系统、对话系统、文本摘要、信息提取、语音识别等。

LLM 与 NLP 的关系

LLM 是 NLP 领域中的一种特定类型的语言模型，通常是基于深度学习技术的大规模预训练模型。

NLP 神经统计方法

NLP 神经统计方法 是近年来 NLP 领域中非常重要的一种方法论，它结合了深度学习（尤其是神经网络）和统计方法，以从数据中学习语言模型。

神经统计方法 将语言建模作为一种统计过程，尝试从大量的语言数据中学习到语言的统计规律和模式。

在传统的 NLP 方法中，很多任务（比如分词、词性标注、句法分析）都需要大量的人工制定规则或人工标注数据。然而，这些方法在面对复杂的语言现象和大规模的语料时往往力不从心。

而神经统计方法，尤其是近年来的预训练语言模型（如 BERT、GPT 等），能够在大规模未标注数据上进行预训练，学习到丰富的语言知识，然后再针对特定任务进行微调，大大提升了 NLP 任务的效果。

什么是语言模型，什么是 BERT、GPT ，什么是预训练，之后都会有介绍。

NLP 神经统计方法 和 NLP 的关系

神经统计方法 可以看作是一种语言学习模型的实例。

NLP 的神经统计方法是一种 LLM 的实现方式。

原因如下：

神经统计方法在 NLP 中是一种使用神经网络来理解和生成文本的方法，这涉及到学习语言的统计规律和模式。比如说词嵌入（word embeddings）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、变压器模型（Transformer）、BERT、GPT等，都是神经统计方法的具体应用。

LLM 是 Language Learning Model 的缩写，代表语言学习模型，这是一种利用机器学习算法来学习和理解语言规则的模型。神经统计方法可以看作是一种语言学习模型的实例。通过神经网络，模型可以从大量的语料中学习语言的统计规律，这种学习过程可以看作是一种语言学习。

总的来说，NLP 的神经统计方法是一种 LLM 的实现方式，使用神经网络和大数据来学习和理解语言。LLM是一种更广泛的概念，可以包括使用各种机器学习方法（包括但不限于神经网络）的语言模型。