在MXNet中进行语言模型训练通常包括以下步骤：
准备数据：获取文本数据，并将其转换为适合训练的格式。通常需要对文本进行分词、编码等处理。
定义模型：选择合适的神经网络结构来构建语言模型。可以选择使用预训练的模型，也可以自己设计模型。
定义损失函数：选择合适的损失函数来度量模型预测结果与真实标签的差异，常用的损失函数包括交叉熵损失函数。
训练模型：使用MXNet提供的API来加载数据、定义优化器和训练模型。通常需要多次迭代训练数据集，不断调整模型参数，直到模型收敛。
评估模型：使用验证集或测试集评估模型的性能，可以计算准确率、损失值等指标来评估模型效果。
预测和部署：使用训练好的模型进行预测，可以对新的文本数据进行生成或分类等任务。可以将模型部署到生产环境中供其他应用使用。
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