大规模语言模型（LLM）近年在 NLP 领域取得显著进展，成为人工智能热点。文章涵盖语言模型定义、预测概率目标及应用场景，重点解析 LLM 基于深度学习的特性及其使用的神经网络架构如 RNN，为理论与实践结合提供基础认知。
近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了突飞猛进的进展，尤其是大规模语言模型（LLM）在多个领域取得了重要成果。LLM 已经成为机器学习和人工智能领域的热门话题之一。为了更好地理解大规模语言模型，人们必须从理论到实践全面探讨这个主题。
语言模型是一种计算机程序，它根据给定输入（通常是单词或短语）生成自然语言文本。语言模型的目标是预测下一个出现的单词或短语的概率。语言模型广泛应用于各种自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要、语义角色标注等。
大规模语言模型（LLM）是一类基于深度学习的语言模型，能够生成长文本和复杂的语义结构。LLM 通常使用神经网络架构，如递归神经网络（RNN）、循
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