语言模型的诞生和进化
咖哥：刚才说了嘛，语言模型是一种用于计算和预测自然语言序列概率分布的模型，它通过分析大量的语言数据，基于自然语言上下文相关的特性建立数学模型，来推断和预测语言现象。简单地说，它可以根据给定的上下文，预测接下来出现的单词。语言模型被广泛应用于机器翻译、语音识别、文本生成、对话系统等多个NLP领域。常见的语言模型有N-Gram模型、循环神经网络（RNN）模型、长短期记忆网络（LSTM）模型，以及现在非常流行的基于Transformer架构的预训练语言模型（Pre-trained Language Model，PLM），如BERT、GPT系列等，还有你正在学习的ChatGPT。
小冰：你这么说我还是不懂，能举个例子吗？
咖哥：你看，我这里有一堆词。
咖哥 一本书 学 零基础 机器学习 写了
那么，假设现在给我们一个自然语言处理任务，就是看看这些词的各种组合中，哪一个组合能够形成一个可以被理解和接受的句子。当然可能有很多组合，下面我们列出其中的两个组合。
句子1：咖哥零基础学一本书写了机器学习
句子2：咖哥写了一本书零基础学机器学习
哪个更像一个完整的句子？相信你能够给出答案。
但是，AI怎么做判断呢？这就需要基于统计的语言模型的帮助了。根据贾里尼克的假设：一个句子是否合理，取决于其出现在自然语言中的可能性的大小。
也就是说，假设我的语料库足够大，而句子2曾经在这个语料库中出现过，那么AI当然会说：OK，句子2更好，因为它在自然语言中存在的可能性大，概率高，如下图所示。我经常看到别人这样说，所以这样说应该正确（当然，概率高的事情可不一定百分之百正确，这是强大的大规模语言模型偶尔也会出错的主要原因，这是它的死穴）。这就是基于统计的语言模型的核心思路。这里画重点，你应该看得出来基于统计的语言模型是由数据驱动的，这就是它相对于基于语法和语义规则的NLP技术的优越性。
句子2正确的概率比较高
小冰：嗯，这样解释，我就有点明白了。
咖哥：别着急，我还没说完。
假设S表示一个有意义的句子，由一连串按特定顺序排列的词W1, W2，..., Wn组成。目标是求S在文本中出现的可能性，也就是P(S)。如果你统计了人类有史以来所有的句子，就可以得到P(S)[3]。
[3] 当然，这只是一种理想情况，实际上我们只能够统计可以搜集到的语料库（Corpus）中的句子。
我们可以利用模型来估算P(S):
P(S) = P(W1, W2, …, Wn)
利用条件概率公式计算P(W1, W2, …, Wn)：
P(W1, W2, …, Wn)=P(W1)·P(W2|W1)·P(W3|W1, W2)…P(Wn|W1, W2, …, Wn-1)
根据马尔可夫假设（任意一个词出现的概率只同它前面的那一个词有关），就有：
P(W1, W2,…, Wn)≈P(W1)・P(W2|W1)·P(W3|W2)…P(Wn|Wn-1)
那么，通过条件概率公式和马尔可夫假设，你就可以得到一个句子是不是人类语言的概率！
基于统计的语言模型具有以下优点。
（1）可扩展性：可以处理大规模的数据集，从而可以扩展到更广泛的语言任务和环境中。
（2）自适应性：可以从实际的语言数据中自适应地学习语言规律和模式，并进行实时更新和调整。
（3）对错误容忍度高：可以处理错误或缺失的数据，并从中提取有用的信息。
（4）易于实现和使用：基于统计，并使用简单的数学和统计方法来搭建语言模型。