一个大语言模型也可能存在“无法预测的词”。这种情况通常出现在以下两种情况下：
1. 词表中存在语料库中没有的新词。这些新词在模型没见过，因此无法预测它们的概率，更无法预测它们是哪个类别。
2. 语料库中出现了极其罕见的词，导致模型在训练时没能学到有效的表示，因此也无法预测这些词的概率。
对于第一种情况，一种常见的解决方法是将新词归为一个特殊的未登录词（OOV）类别，然后将该类别的概率设置为一个小的常数或者均等分布的概率。这样虽然不够准确，但可以避免模型出现预测错误的情况。
对于第二种情况，可以采用一些处理罕见词的方法，比如对于出现次数较少的词，可以考虑使用词干提取、词形还原等方法进行处理，或者使用基于子词划分的方法来学习单词的词向量表示。
大语言模型在处理大型词表时，也可能存在无法预测的词的情况。常规的处理方法包括将其归为未登录词类别，以及采用一些处理罕见词的方法。
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