人工智能语言模型是一种利用机器学习算法来处理自然语言的技术，它能够自动完成翻译、文本生成、问题回答等任务，成为当今人工智能领域的重要研究方向之一。本文将介绍人工智能语言模型的历史，从最早的统计语言模型到当前最新的自监督学习模型。
- 统计语言模型 统计语言模型是人工智能语言模型的起源，它使用概率统计方法来对自然语言进行建模。最早的统计语言模型可以追溯到上世纪50年代，当时研究人员使用马尔可夫模型和n-gram模型对文本进行建模。这些模型利用历史文本中的单词序列，预测下一个单词出现的概率，并生成新的文本。虽然这些模型在处理简单的语言任务上效果良好，但是它们无法处理复杂的语言结构和语义关系。
- 神经网络语言模型 随着深度学习技术的发展，神经网络语言模型逐渐取代了传统的统计语言模型，成为自然语言处理领域的主流模型。神经网络语言模型使用神经网络来对自然语言进行建模，其中最著名的模型是循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）。这些模型可以处理更加复杂的语言结构和语义关系，如句子级别的情感分析和语言生成。
- 递归神经网络语言模型 递归神经网络（Recursive Neural Network，RvNN）语言模型是一种将语言结构映射到向量空间的模型。它能够处理树形结构和依存关系，因此被广泛应用于自然语言的语法分析和机器翻译。
- 卷积神经网络语言模型 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）语言模型是一种使用卷积神经网络对自然语言进行建模的模型。它的主要特点是共享权重和局部感受野，因此可以在一定程度上捕捉文本中的局部关系和语义信息。CNN语言模型广泛应用于文本分类和情感分析任务。
- 转换器语言模型 转换器（Transformer）语言
