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大语言模型 (英文：Large Language Model，缩写LLM) 是一种人工智能模型, 旨在理解和生成人类语言. 大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、翻译、对话等等.

通常, 大语言模型 (LLM) 是指包含数千亿 (或更多) 参数的语言模型(目前定义参数量超过10B的模型为大语言模型)，这些参数是在大量文本数据上训练的，例如模型 GPT-3、ChatGPT、PaLM、BLOOM和 LLaMA等.

截止目前，语言模型发展走过了三个阶段：

• 第一阶段 ：设计一系列的自监督训练目标（MLM、NSP等），设计新颖的模型架构（Transformer），遵循Pre-training和Fine-tuning范式。典型代表是BERT、GPT、XLNet等；

• 第二阶段 ：逐步扩大模型参数和训练语料规模，探索不同类型的架构。典型代表是BART、T5、GPT-3等；

• 第三阶段 ：走向AIGC（Artificial Intelligent Generated Content）时代，模型参数规模步入千万亿，模型架构为自回归架构，大模型走向对话式、生成式、多模态时代，更加注重与人类交互进行对齐，实现可靠、安全、无毒的模型。典型代表是InstructionGPT、ChatGPT、Bard、GPT-4等。

模型分类：

AE：Auto Encoder，自编码模型。BERT

AR：Auto Regressive，自回归模型。GPT

Encoder-Decoder：编码-解码模型。T5

语言模型 (Language Model, LM)

语言模型（Language Model）旨在建模词汇序列的生成概率，提升机器的语言智能水平，使机器能够模拟人类说话、写作的模式进行自动文本输出。

通俗理解: 用来计算一个句子的概率的模型，也就是判断一句话是否是人话的概率.

标准定义：对于某个句子序列, 如S = {W1, W2, W3, …, Wn}, 语言模型就是计算该序列发生的概率, 即P(S). 如果给定的词序列符合语用习惯, 则给出高概率, 否则给出低概率.

语言模型技术的发展可以总结为四个阶段：

• 基于规则和统计的语言模型（机器学习）- n-gram

• 神经语言模型（深度学习）- RNN、LSTM、GRU这一类

• 预训练语言模型（BERT、GPT1-3、T5）

• 大语言模型（GPT3.5、Qwen、ollama）

评估指标

Blue

Bleu：0-1 越大越好

BLEU：BLEU （双语评估替补）分数是评估一种语言翻译成另一种语言的文本质量的指标。它将“质量”的好坏定义为与人类翻译结果的一致性程度。

BLEU算法实际上就是在判断两个句子的相似程度. BLEU 的分数取值范围是 0～1，分数越接近1，说明翻译的质量越高。

BLEU有许多变种，根据n-gram可以划分成多种评价指标，常见的评价指标有BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4四种，其中n-gram指的是连续的单词个数为n，BLEU-1衡量的是单词级别的准确性，更高阶的BLEU可以衡量句子的流畅性.实践中，通常是取N=1~4，然后对进行加权平均

Rouge

rouge：0-1 越大越好

ROUGE指标是在机器翻译、自动摘要、问答生成等领域常见的评估指标。ROUGE通过将模型生成的摘要或者回答与参考答案（一般是人工生成的）进行比较计算，得到对应的得分。

ROUGE指标与BLEU指标非常类似，均可用来衡量生成结果和标准结果的匹配程度，不同的是ROUGE基于召回率，BLEU更看重准确率。

BLEU指标：是模仿的像不像，是基于精确率计算的。

ROUGE指标是基于召回率来进行计算的。

ROUGE分为四种方法：ROUGE-N, ROUGE-L, ROUGE-W, ROUGE-S.

困惑度

困惑度PPL： 越小越好

PPL用来度量一个概率分布或概率模型预测样本的好坏程度。

PPL基本思想:

• 给测试集的句子赋予较高概率值的语言模型较好,当语言模型训练完之后，测试集中的句子都是正常的句子，那么训练好的模型就是在测试集上的概率越高越好.

• 基本公式（两种方式）：

• 由公式可知，句子概率越大，语言模型越好，迷惑度越小。

主管评估。

总结：