这张图对比了 Ngram 语言模型 和 神经网络（NN）语言模型 的区别，用大白话解释就是：

这张图对比了 Ngram 语言模型 和 神经网络（NN）语言模型 的区别，用大白话解释就是：

对比项	Ngram 模型（传统套路）	NN 模型（神经网络新玩法）
解码速度	快（简单查表、计算，像背公式答题）	慢（要算复杂神经网络，像解奥数题）
内存消耗	大（存很多 “词组统计结果”，占地方）	小（靠神经网络学习规律，不用存那么多）
是否调参	不用（或很少调，规则简单）	必须调（神经网络参数多，得反复试）
模型大小	大（存的统计数据多，文件大）	小（靠学习规律，文件相对小）
长距离依赖	搞不定（只能看附近几个词，远了就懵）	能应付（神经网络能抓长文本里的关联）
词义关系	没概念（只统计词的出现频率，不管意思）	能理解（学得到词之间的语义关系，比如 “猫” 和 “动物”）
泛化能力	弱（遇到没见过的词 / 用法，就不会了）	强（能举一反三，没见过的也能猜猜）

简单说：

• Ngram 像 “死记硬背”，速度快但死板，只能处理短文本、简单规律；
• NN 模型 像 “会思考学习”，更灵活智能，但计算慢、调参麻烦。

现在主流的大模型（比如 ChatGPT），基本都是 NN 模型的进化版，靠强大的学习能力碾压传统 Ngram～