自回归语言模型（Autoregressive LM）是自然语言处理（NLP）中一种重要的模型类别，其核心功能是基于之前的单词（或词元）来预测下一个单词。这种模型的目标是利用已知的序列来估计接下来可能出现的元素，从而能够生成连续的文本序列。
工作原理自回归语言模型按顺序处理文本，每次生成一个词元（可以是一个词或一个字的部分），每个生成的词元都依赖于之前的词元。具体来说，模型将先前的单词作为输入，基于这些信息预测下一个单词的概率分布。这个过程可以形象地理解为模型在尝试“填空”。
关键特征单向性：自回归模型通常是单向的，即只能从左到右（或从开始到结束）看过去的信息来预测未来。这意味着在生成文本时，每个新词只能依赖于它前面的词。生成能力：这类模型特别擅长生成文本，因为它们可以连续产生新词，直到生成一个序列结束符号。这使得自回归模型非常适合用于文本生成任务，如文章写作、诗歌创作等。逐词预测：在预测下一个词时，自回归模型会计算所有可能词的概率，并选择概率最高的词作为输出。应用方向GPT系列（如GPT-2, GPT-3）：OpenAI的GPT系列是目前最著名的自回归语言模型之一。它们通过预测下一个词的方式生成文本，能够产生连贯、有逻辑的长文本。语言建模：自回归模型是构建语言模型的一种常见方法。在这种用例中，模型被训练来理解和生成符合人类语言模式的文本。机器翻译：在机器翻译中，自回归模型可以用来生成目标语言的句子，每次生成一个词，直到翻译完成。自回归语言模型由于其优秀的生成能力和理解文本的能力，在自然语言处理领域占据了重要地位。这类模型的主要限制是处理速度，因为必须等待前一个词完全生成后，才能继续生成下一个词。尽管如此，它们在许多生成任务中仍然是首选技术，特别是在需要高质量连贯文本的应用场景中。
模型名称
描述
开源情况
GPT系列
OpenAI开发的一系列自回归语言模型，用于生成文本。GPT-3和GPT-4提供高质量的文本生成。
GPT和GPT-2的部分版本开源。GPT-3和GPT-4通过API访问，未完全开源。
Transformer-XL
针对长文本序列设计的模型，通过循环机制提高处理长距离依赖的效率。
完全开源，代码和预训练模型在GitHub上可用。
XLNet
由Google Brain和CMU开发，使用置换语言模型机制，能够捕捉文本中不同词项间的双向关系。
完全开源，提供代码和预训练模型。
CTRL
Salesforce研究团队开发的条件式自回归语言模型，能够根据控制代码生成具有特定风格或主题的文本。
完全开源，代码和预训练模型在GitHub上可用。
Reformer
Google开发的一种改进型Transformer，旨在处理极长的序列，通过使用局部敏感散列技术减少自注意力计算的内存需求。
完全开源，实现代码在GitHub上可用。
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