马尔可夫链与GPT：语言模型的两种路径

马尔可夫链和GPT都是用来构建语言模型的工具，但它们采用了不同的方法。

马尔可夫链模拟的是状态转移过程。它基于一个假设：即当前状态只与前一个状态有关，而与更早的状态无关。通过对状态转移概率的学习，马尔可夫链可以预测未来状态的概率分布。

GPT (Generative Pre-trained Transformer)则是一种基于深度学习的多层神经网络模型。它利用大规模语料库进行训练，学习语言模型和关系。与马尔可夫链不同，GPT能够捕捉到更长的上下文信息，因为它会将输入的文本与上下文关联起来。在训练过程中，GPT 使用反向传播算法更新模型的参数，以最小化生成文本与真实文本之间的差异。

因此，给定一个输入文本，GPT 可以根据学习到的语言模型和关系生成相应的输出文本。与马尔可夫链相比，GPT生成的文本更加流畅自然，更接近人类语言。

总结:

马尔可夫链: 基于状态转移概率，预测未来状态。* GPT: 基于深度学习，学习语言模型和关系，生成自然语言文本。

两种模型都为语言模型的发展做出了贡献，但 GPT 在处理长文本和生成更自然流畅的语言方面具有优势。