技术科普 | 适用于语言学习的大语言模型汇总

翻译技术教育与研究

2024年07月20日 00:01

随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型在语言学习中的应用日益广泛。相较传统的语言学习方式（比如报班、刷题和看外语剧等等），大语言模型在成本投入、学习效率、便捷性和灵活性等方面都有着绝对的优势。

这些模型可以从多个维度帮助语言学习者：

1.提供即时反馈：大语言模型可以对学习者的句子进行语法和语义分析，提供即时纠正和建议，帮助学习者提高语言的准确性。

2.对话练习：学习者可以与模型进行对话练习，模拟真实交流环境，增强口语.

3.词汇扩展：模型可以根据学习者的需求，提供丰富的词汇和表达方式，帮助学习者扩展词汇量。

4.阅读理解：大语言模型可以生成多种难度级别的阅读材料，并根据学习者的理解水平提出问题和解释难点。

5.写作辅助：学习者可以利用大语言模型进行写作练习，模型可以帮助润色文章，纠正语法错误，提供更地道的表达方式。

以下是一些在语言学习领域表现突出的大语言模型汇总。

1. GPT-4

GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）是OpenAI开发的一种大型语言模型。它基于Transformer架构，通过在大规模文本数据上进行预训练，能够生成高质量的自然语言文本，完成多种语言任务，如翻译、摘要、对话和文本生成。

GPT4对许多公司都开放了接口，导致代理众多，有的收费极其不合理。有条件的话推荐去OpenAI官网使用，如若不方便，也可以通过微软公司旗下的Copilot使用。

2. Google BERT

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google开发的一种预训练语言模型。它采用双向Transformer架构，通过在大规模语料库上进行无监督预训练，捕捉上下文中的深层语义关系。

由Google提出的基于变换器的双向编码器表示技术（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，BERT）是用于自然语言处理（NLP）的预训练技术。2018年，雅各布·德夫林和同事创建并发布了BERT。2020年的一项文献调查得出结论：“在一年多的时间里，BERT已经成为NLP实验中无处不在的基线”，有关分析和改进此模型的研究出版物超过150篇。

最初的以英语为主的BERT发布时提供两种类型的预训练模型：（1）BERTBASE模型，一个12层，768维，12个自注意头（self attention head），110M参数的神经网络结构；（2）BERTLARGE模型，一个24层，1024维，16个自注意头，340M参数的神经网络结构。两者的训练语料都是BooksCorpus以及英语维基百科语料，单词量分别是8亿以及25亿。

Google在github上开源了许多训练好的BERT模型，学习者经过简单学习就可以使用。

这里附上两篇教程。

https://www.cnblogs.com/zackstang/p/15387549.html

https://blog.csdn.net/qq_27496129/article/details/137501648

3. Claude 3.5

Claude 3.5是由Anthropic开发的一款人工智能对话模型，是Claude系列的最新版本。以法国启蒙思想家克洛德·阿德里安·赫尔维修命名，Claude 3.5旨在提供更为自然和有效的交互体验。相比前代版本，Claude 3.5在理解上下文、生成更连贯的回答以及处理复杂问题方面有了显著的提升。它在多个领域具备广泛的应用潜力，包括客户服务、内容创作、教育支持和编程辅助等。作为一个高度先进的对话系统，Claude 3.5展现了在语言理解和生成技术上的前沿能力。