包阅导读总结
1. 关键词：OpenAI、语言模型、自然语言处理、资料稀疏、近似模型
2. 总结：OpenAI 超级对齐团队相关，提到语言模型在自然语言处理多方面应用，存在资料稀疏问题导致估算字串机率困难，因此使用近似的平滑 n 元语法模型。
3. 主要内容：
– 语言模型常用于自然语言处理的多个应用，如语音识别、机器翻译等。
– 字词与句子任意组合，训练的语言模型会出现未见过的字串，产生资料稀疏问题。
– 资料稀疏使得在语料库中估算字串机率困难。
– 正因如此，要使用近似的平滑 n 元语法（N-gram）模型。
思维导图：
文章地址：https://www.jiqizhixin.com/articles/2024-07-18-6
文章来源：jiqizhixin.com
作者：机器之心
发布时间：2024/7/18 6:36
语言：中文
总字数：2636字
预计阅读时间：11分钟
评分：91分
标签：大型语言模型,可读性,AI 透明度,验证者-证明者博弈,OpenAI
以下为原文内容
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语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用，如语音识别，机器翻译，词性标注，句法分析和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度，因此在训练过的语言模型中会出现未曾出现的字串(资料稀疏的问题)，也使得在语料库中估算字串的机率变得很困难，这也是要使用近似的平滑n元语法(N-gram)模型之原因。
