在现代语言模型的演进中，Markov 链作为一种经典的概率模型，奠定了自回归生成的基础。N-gram Markov 链通过捕捉序列局部依赖，实现高效的下一 token 预测，尤其适用于资源受限的环境。这种方法的核心在于将文本序列建模为状态转移过程，其中每个状态由前 N-1 个 token 组成，转移概率决定下一个 token 的选择。与大型语言模型（LLM）类似，这种自回归机制确保生成过程逐步展开，但 N-gram 的简单性使其易于部署和调试。
要实现 N-gram Markov 链，首先需要训练模型以统计转移概率。给定一个文本语料库，将其分词后，遍历序列构建 n-gram 计数。例如，对于二元组（bigram），使用双层字典存储：外层键为当前上下文（前一个词），内层为下一个词及其出现频次。Python 中，可采用 collections.defaultdict 来高效管理这些结构。训练过程扫描语料一次，时间复杂度为 O(语料长度)，空间则取决于唯一 n-gram 数量。对于大语料，需注意内存优化，如使用稀疏表示或采样子集。
证据显示，这种计数方法在小规模数据集上表现良好。例如，在一个包含数千句的英文小说语料中，bigram 模型能生成连贯的短句，而 trigram（三元组）则提升了局部语法准确性。根据 Wikipedia 的定义，n-gram 是相邻 n 个符号的序列，这直接对应 Markov 链的一阶马尔可夫假设，即下一状态仅依赖当前状态。在实践中，处理未见 n-gram 是关键挑战，若直接使用最大似然估计，零频 n-gram 将导致概率为零，生成中断。
为此引入概率平滑技术，如 Laplace 平滑（add-one smoothing）。公式为 P(w_i | context) = (count(context, w_i) + 1) / (count(context) + V)，其中 V 为词汇表大小。这种方法均匀分配小概率给未见组合，避免生成崩溃。证据来自实验：在无平滑模型中，生成长度平均仅 5-10 个词；启用 Laplace 后，可达 20+ 词，且困惑度（perplexity）降低 15%。对于更高阶 n-gram，可结合 Kneser-Ney 平滑，进一步优化稀疏性，但实现复杂度稍高，适用于生产环境。
生成过程类似于 LLM 的解码：从种子上下文开始，迭代采样下一个 token。使用随机选择基于转移概率，确保多样性；或贪婪选择最高概率 token 以追求连贯性。在代码中，可实现为 while 循环，更新上下文直至达到最大长度或遇到结束符。类比 LLM 的 beam search，N-gram 可扩展为保持多个候选序列，但由于状态空间爆炸，通常限于 beam width=1-3 以控制计算。
与 LLM 的平行显而易见：两者均采用自回归范式，逐步预测下一 token。但 N-gram 的转移概率由简单计数得出，而 LLM 使用 Transformer 编码整个上下文，捕捉长距离依赖。证据在于基准测试：N-gram 在短文本生成（如聊天回复）中，延迟低至毫秒级，远优于 LLM 的秒级推理；但在长序列中，N-gram 的固定窗口导致主题漂移，而 LLM 保持一致性达数千 token。这种权衡指导实际选择：N-gram 适合边缘设备或实时应用。
工程落地需关注参数调优。首先，选择 N 值：N=1（unigram）忽略顺序，适合基线；N=2-3 平衡准确与效率，高 N>5 易过拟合。词汇表大小 V 控制平滑：预处理时截断低频词（<5 次出现），V 设为 10k-50k。平滑参数 δ 默认为 1（Laplace），若数据充足，可减至 0.1 以保留原始分布。监控指标包括：困惑度（exp(交叉熵)），目标 <100；生成多样性（unique n-gram 比率 >0.5）；BLEU 分数评估与参考文本相似度。
回滚策略：在生产中，若生成质量下降（困惑度 >阈值），回退至低阶 N 或增加平滑。清单形式总结可落地参数：
- 模型阶数 N：2（默认），上限 4 以防稀疏。
- 平滑方法：Laplace (δ=1)，备选 Good-Turing。
- 词汇处理：分词用 jieba（中文）或 NLTK；移除停用词，长度阈值 >3 字符。
- 生成参数：温度 τ=1.0（随机性），top-k=50 采样限制；最大长度 100 token。
- 优化技巧：缓存转移表至 Redis；分布式训练用 Spark 处理大语料。
- 评估阈值：困惑度 <150，回滚若 >200；人类评估连贯性 >70%。
通过这些参数，N-gram Markov 链不仅作为 LLM 的教学工具，还能在低资源场景中提供可靠生成。未来，可 hybrid 与 embedding 结合，提升其在现代 AI 系统中的作用。
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