В чем особенности алгоритмов предсказания следующего слова по контексту?

Некоторые особенности алгоритмов предсказания следующего слова по контексту:

• Skip-Gram. 1 Алгоритм предсказывает слова, которые находятся в той же последовательности, что и исходное слово. 1 Чтобы повысить точность предсказаний, используются такие параметры, как окно просмотра, позитивные и негативные слова и матрица весов. 1
• Continuous Bag-of-Words (CBOW). 1 В отличие от Skip-Gram, в котором предсказывается слово по одному слову, в CBOW предсказывается слово по нескольким словам. 1 Алгоритм просматривает окно из нескольких слов и предсказывает следующее слово на основе предыдущих слов. 1
• Модели трансформеров. 25 Такие модели, как GPT и BERT, используют механизмы самоконтроля для улавливания контекстуальных взаимосвязей по всей входной последовательности. 5 По мере того, как текст проходит через все слои трансформера, значения векторов начинают меняться, вбирая в себя всё больше контекстуальной информации. 2
• Языковые модели. 35 В основе работы таких моделей лежит предсказание вероятности появления следующего слова на основе предыдущего контекста. 3 Модель не просто последовательно обрабатывает фразы — она мгновенно сравнивает каждое слово с другими в предложении, выявляя зависимость и смысловую нагрузку. 3