在Ruby中构建一个简单的语言模型（LLM）：逐步指南

本文介绍了如何使用Ruby构建简单的语言模型，采用马尔可夫链方法。

语言模型通过分析输入文本学习词序列的概率以生成新文本。

马尔可夫链假设下一个词的出现仅依赖于有限的前置词。

模型的训练过程包括数据收集、预处理和构建马尔可夫链。

生成文本时，模型根据学习到的概率分布选择下一个词。

可以通过调整模型的顺序来平衡文本的连贯性和创造性。

提供了完整的Ruby代码示例，展示了如何实现和测试模型。

模型的性能基准显示了不同配置下的训练时间、生成时间和连贯性评分。

尽管该模型简单，但为理解语言建模的基本概念奠定了基础。