Ein Sprachmodell ist ein Modell, das die Wahrscheinlichkeit des nächsten Wortes in einer Sequenz basierend auf den vorherigen Worten vorhersagt und ist wichtig für Aufgaben wie Textgenerierung, maschinelle Übersetzung und Spracherkennung. PyTorch erleichtert die Erstellung von Sprachmodellen, da es ein flexibles und intuitives Framework für den Aufbau und das Training neuronaler Netze bietet, einschließlich Sprachmodelle. Durch den dynamischen Berechnungsgraphen können Modellexperimente und -optimierungen leicht durchgeführt werden. Zu den Schlüsselkomponenten von PyTorch gehören Tensoren (für numerische Operationen mit GPU-Beschleunigung), Autograd (für die automatische Gradientenberechnung) und das NN-Modul (für den Aufbau und das Training neuronaler Netze).
Um ein Dataset für das Training eines Sprachmodells vorzubereiten, müssen Texte tokenisiert, Zuordnungen zwischen Zeichen (oder Wörtern) und Indizes erstellt sowie der Text in geeignete Sequenzen aufgeteilt werden, die für das Modelltraining geeignet sind. Beim Tokenisieren im Zusammenhang mit Sprachmodellen wird Text in einzelne Tokens wie Zeichen oder Wörter umgewandelt, um ein strukturiertes Format zu erstellen, das vom Sprachmodell verarbeitet werden kann.