2017年，当谷歌AI语言模型在文本生成领域创造了多个里程碑时，中文自然语言处理的“时代”似乎正在到来。
作为一种机器学习技术， 的出现让“AI时代”第一次以中文文本为代表的应用场景，也让许多人对这个概念产生了疑问：是不是所有的文字都可以被“训练”出，而这类技术就是我们常说的“NLP”。
但事实并非如此。要理解 和NLP之间的关系，我们需要了解在生成文本时使用的技术。例如，生成一篇文本的“技术原理”可以有两个维度，分别是语言理解和文本生成。
其中语言理解和文本生成都是自然语言处理领域非常重要的任务，它们在不同程度上涉及到文本挖掘和语义分析等技术。而其中最核心、最关键的一步就是文本生成。
背后的核心技术是自然语言处理（NLP），这也是一个涵盖了多个学科领域、具有庞大计算能力的领域。因此，有必要了解在NLP领域发挥了什么样的作用，以及它如何帮助人类更好地理解和使用自然语言。
引言
当我们思考为什么人类无法完全理解自然语言时，我们可能会想到，人类的大脑对于一种语言的编码方式是有限的，所以对于类似于“主语-宾语”这样的结构很难理解。
随着技术的进步，计算机可以执行类似人类一样的“认知”任务，例如在识别图像和语音方面表现出一定的智能。不过，它仍然没有完全理解人类语言所描述的内容。
如果我们假设大脑是一个通用智能体（如人类一样），那么人类对于语言的编码方式可能不像计算机那么通用。但这并不意味着我们就无法理解自然语言，因为大脑在某些方面也有很大的不同，例如在对各种感官输入进行编码时，人与人之间就会存在很大差异。
因此，我们可能仍然无法完全理解自然语言。但可以肯定地说，如果计算机能够做到像人类一样理解自然语言并以这种方式进行编码，那么我们可能就可以像人类一样理解自然语言了。
的兴起
的开发者是谷歌，它的诞生得益于两个关键因素：一个是它所使用的自然语言生成模型（NLG），另一个是谷歌的AI算法平台。在谷歌内部被称为“BERT”，是一种能够预训练出大量语言模型的算法。
可以以多种方式进行训练：
·首先，它会从互联网上收集大量数据，这些数据可以是文本、图像、音频等；
·其次，将这些数据输入到一个大型神经网络中，这个网络可以通过学习对每个单词进行编码来生成语言模型；
·最后，这些语言模型可以被部署在谷歌的搜索、谷歌翻译等应用中，帮助人们更好地理解和使用自然语言。
值得注意的是， 不仅会根据上下文生成语言模型，还可以对一些已知的自然语言处理任务进行预训练。这也是为什么能够在短时间内发展起来。
的原理和应用
的技术原理是基于深度学习的文本生成模型，这类模型可以将输入的文本进行预处理，然后通过对预处理后的文本进行训练，从而生成与输入文本相似度高的文本。
的核心模型是模型，是基于架构训练的，它由两个输入单元组成：一个向量表示，它表示输入文本中出现过的词；另一个向量表示，它代表一个句子。
这个向量可以用来在特定条件下生成文本，例如“请您选择您认为合适的颜色”。
一旦这个向量被输入到模型中，它就会不断地进行学习、更新和优化，最终生成一篇非常逼真、流畅、准确的文本。
