语言模型是机器学习中用于理解、生成自然语言的核心工具，广泛应用于聊天机器人、文本摘要、翻译等领域。以下是关键知识点梳理：
1. 语言模型基础
- 定义：通过统计语言规律，预测文本中下一个词的概率模型
- 目标：使机器能够像人类一样理解语义并生成连贯文本
- 训练数据：通常需要大规模文本语料库（如书籍、网页）
2. 主流模型类型
- 传统模型：如RNN、LSTM，适合短文本处理
- Transformer：基于自注意力机制，支持并行计算（深入学习Transformer架构）
- 预训练模型：如BERT、GPT，通过大规模预训练+任务微调实现效果
3. 典型应用场景
- 文本生成：写故事/诗歌/代码
- 问答系统：基于上下文的对话理解
- 机器翻译：多语言互译
- 情感分析：判断文本情绪倾向
4. 学习资源推荐
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