持续进步 适应和迁移知识：微调和迁移学习（即修改先前 手机号数据库 训练的模型以适应某些任务）对现代语言模型有利。这种方法提高了它们的适应性和实用性。 与其他人工智能技术的融合：语言模型越来越多地与其他人工智能技术（如计算机视觉和语音识别）融合，以创建更全面、更强大的人工智能系统。 人工智能的发展速度反映在语言模型的发展上，从简单的统计技术到复杂的神经网络和大规模模型。
这些发展将在未来继续影响人工智能，使机器能够比过去更成功地理解和使用人类语言进行交流。 人工智能中的语言模型类型 语言模型有很多种，每种都有其独特的特性和用途。了解语言模型的不同类别对于理解其运行机制和最佳应用至关重要。 统计语言模型 N-gram 模型：这些模型根据前面的 𝑛 个单词预测单词的概率。虽然简单易行，但它们受限于对固定长度单词序列的依赖，并且缺乏 𝑛-gram 窗口之外的上下文。
