语言模型咋分类，

这页讲语言模型咋分类，大白话逐个拆：

1. 统计语言模型（SLM）

• 特点：靠 “统计规律” 干活，比如 ngram 模型，就是数 “哪些词经常一起出现” 。
• 大白话：像 “查字典统计高频搭配”，比如知道 “天气” 常和 “不错” 连，就用这规律判断句子对不对。

2. 神经语言模型（NLM）

• 特点：用 “神经网络” 学语言，比如 rnn 模型，能记上下文信息（像你说话时，前面讲啥会影响后面内容 ）。
• 大白话：像 “让电脑模拟人脑记事儿”，读了前半句，能顺着猜出后半句，比统计模型更灵活。

3. 预训练语言模型（PLM）

• 特点：先拿 “海量数据” 预训练（比如 Bert、GPT ），学通用语言规律；用的时候再微调。
• 大白话：先让模型 “看遍天下文章” 学基础，再针对具体任务（比如聊天、翻译 ）“补补课”，适配性更强。

4. 大语言模型（LLM）

• 特点：“超大版” 预训练模型，数据更多、模型更复杂（比如 ChatGPT ），能处理超多样任务，啥都能聊。
• 大白话：“超级大脑”，见多识广，能回答问题、写文章、甚至模拟对话，越复杂任务越厉害。

总结：语言模型从 “简单统计搭配”（SLM），到 “神经网记上下文”（NLM），再到 “先预学再微调”（PLM），最后 “超大超强啥都会”（LLM），越来越聪明、能干～