1. 为什么需要不同的解码方法？ 在自然语言处理中，语言模型的核心任务是预测下一个词的概率分布。然而，如何将这些概率转化为最终的文本输出，却是一门精妙的艺术。这个将概率分布转化为实际文本的过程，被称为解码或采样。 想象一下，语言模型就像一位作家，它知道每个词出现的可能性，但如何选择合适的词来构成流畅
1. 什么是Transformer？先从一个例子说起 想象你在阅读这句话： "厨师把盐放得太少了，这道菜尝起来很____。" 你可能会不假思索地填上"淡"字。为什么你能做到这一点？ 因为你理解上下文 - 你看到了"盐放得太少"，知道盐是调味品，少了会让食物不够咸，所以味道会"淡"。 Transfor
想象你正在和一个朋友聊天。如果你的朋友完全不记得你刚才说了什么，每次回复都像是第一次见面，这样的对话会多么奇怪！同样，要让AI理解人类语言，它也需要"记住"上下文。这就是循环神经网络(RNN)的用武之地。 1. 什么是RNN？它和普通神经网络有什么区别？ 1.1 前馈神经网络：健忘的助手
1. 什么是语言模型？ 想象一下，当你听到"下雨天，我带了___"这句话时，你的大脑可能会自动补上"伞"这个词。这背后其实是一个预测过程——你的大脑根据已有的语言经验，预测下一个最可能出现的词。 语言模型 就是让计算机学会这种预测能力的工具。它通过分析大量文本数据（我们称之为"语料库"），学习语言的
