В чем особенности алгоритмов предсказания следующего слова по контексту?

Некоторые особенности алгоритмов предсказания следующего слова по контексту:

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