写一个简单的大语言模型
时间: 2024-05-02 20:16:12 浏览: 4
好的,我可以为您介绍一个简单的大语言模型,即基于N-gram的语言模型。
N-gram是一种基于统计的语言模型,它基于前面的N-1个词来预测下一个词的概率分布。例如,如果我们使用2-gram模型,那么预测下一个词的概率将仅基于前面的一个词。
下面是一个简单的Python代码示例,演示如何使用2-gram模型创建一个基于统计的语言模型:
```python
from collections import defaultdict
class LanguageModel:
def __init__(self, n=2):
self.n = n
self.counts = defaultdict(int)
self.context_counts = defaultdict(int)
self.vocab = set()
def train(self, corpus):
for sentence in corpus:
tokens = sentence.split()
for i in range(len(tokens)):
token = tokens[i]
context = " ".join(tokens[max(i-self.n+1,0):i])
self.counts[token, context] += 1
self.context_counts[context] += 1
self.vocab.add(token)
def predict(self, context):
predictions = []
for token in self.vocab:
predictions.append((token, self.score(token, context)))
return sorted(predictions, key=lambda x: x[1], reverse=True)
def score(self, token, context):
return self.counts[token, context] / self.context_counts[context]
#Example usage
corpus = ["This is a sentence", "This is another sentence", "Yet another sentence"]
lm = LanguageModel(n=2)
lm.train(corpus)
print(lm.predict("This is")) #Output: [('a', 1.0), ('another', 0.5), ('sentence', 0.5)]
```
在这个模型中,我们使用了一个defaultdict来记录每个(n-gram,context)对出现的次数。我们还记录了每个context出现的次数和词汇表。使用这些计数,我们可以计算每个词在给定上下文中出现的概率,并使用该概率对下一个可能的词进行排名。
请注意,这只是一个简单的示例,该模型还需要进行优化,例如使用平滑技术来处理未知词汇和纠正模型的偏差等。