随着人工智能技术的不断发展，语言模型也经历了从简单到复杂、从浅层到深层的蜕变。早期的语言模型，如N-gram模型，主要基于统计学的方法，通过计算词语在文本中的共现频率来预测后续词汇。然而，这种方法受限于数据稀疏性和维度灾难等问题，难以处理复杂多变的自然语言。
近年来，随着深度学习技术的兴起，神经网络语言模型逐渐崭露头角。它们通过模拟人脑神经元的连接方式，构建出深层次的网络结构，从而能够捕捉到更为丰富的语言特征。其中，循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及近年来大火的Transformer模型，都是神经网络语言模型的杰出代表。