1.1.2 转折：神经网络的兴起

21世纪初，深度学习和神经网络技术的崛起标志着语言模型发展的重大转折点。神经网络的引入极大地改变了语言模型的发展路径和能力。尤其是RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）和LSTM（Long Short-Term Memory Network，长短期记忆网络）的发展，为语言模型带来了创新的活力。RNN和LSTM旨在模拟人类大脑处理语言的机制，使模型能够理解并处理语言中的长期依赖关系。这种进步不仅增强了模型处理复杂语言结构的能力，也显著提升了语言模型的准确性和适用性。

推动神经网络能力达到巅峰的是Transformer架构的诞生。这种新型架构通过创新的注意力机制，极大地提升了处理长期依赖关系的能力。Transformer的设计不仅提高了模型的效率和可扩展性，也为后续大语言模型的发展奠定了基础。在Transformer架构的推动下，语言模型在理解和生成自然语言方面实现了巨大飞跃。机器由此不再仅仅是执行简单任务的工具，而变成了能够理解乃至创造语言的智能实体。这一时期的技术进步在计算机科学领域是一次革命，在理解语言、认知和智能方面是深刻的探索。