Language Models：Past, Present, and Future.pdf

本文描述了语言模型的发展历史，指出未来可能的发展方向。近年来，自然语言处理 (NLP) 领域发生了革命性的变化。由于预训练语言模型的开发和应用，NLP 在许多应用领域取得了显著的成就。预训练语言模型有两个主要优点。一、它们可以显著提高许多自然语言处理任务的准确性。例如，可以利用 BERT 模型来实现比人类更高的语言理解性能。我们还可以利用 GPT-3 模型生成类似人类写的文章。预训练语言模型的第二个优点是它们是通用的语言处理工具。在传统的自然语言处理中，为了执行机器学习任务，必须标记大量数据来训练模型。相比之下，目前只需要标记少量数据来微调预训练语言模型，因为它已经获得了语言处理所需的大量知识。 本文从计算机科学的发展历史和未来趋势的角度简要介绍语言建模，特别是预训练语言模型，对 NLP 领域的基本概念、直观解释、技术成就和面临的挑战展开了综述，为初学者提供了关于预训练语言模型的参考文献。 自然语言处理是计算机科学（CS）、人工智能（AI）和语言学的一个交叉领域，包括机器翻译、阅读理解、对话系统、文本摘要、文本生成等应用。近年来，深度学习已成为自然语言处理的基础技术。 借助数学知识