语言模型的基本类型
语言模型是人工智能领域中用于理解和生成自然语言文本的技术。它们主要分为两大类：基于统计的方法和基于神经网络的方法。
基于统计的语言模型，如n-gram模型，通过分析大量文本数据来学习语言的规律，预测下一个词的概率。这种方法的优点是简单且计算资源需求低，但缺点是缺乏对语义的理解能力。
深度学习中的语言模型
随着深度学习的发展，特别是卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的引入，语言模型得到了显著提升。这些模型能够捕捉到更复杂的语言结构和上下文信息。
RNN及其变体，如LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控递归单元），能够在处理序列数据时保持长期依赖关系，从而在机器翻译、语音识别等领域表现出色。
Transformer架构的语言模型
Transformer架构是近年来语言模型研究的一个重要突破，由Google在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。这种架构通过自注意力机制，使得模型能够并行处理输入序列，大大提高了效率。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是基于Transformer架构的预训练语言模型，广泛应用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别和问答系统。
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