想象一下，你面前站着一位试图理解人类语言的机器人侦探。早期它像个固执的老学究，拿着厚厚一本《语法规则大全》办案：“‘吃苹果’合法，‘苹果吃’非法！”结果案件越复杂，规则手册越臃肿，最终陷入死胡同。
第一章：统计神探的破局
1970年代，IBM的贾里尼克侦探灵光一闪：“何必死磕规则？咱们算概率！”他提出革命性思路——句子的合理性等于它的出现概率。比如“我爱读书”的概率远高于“书读爱我”。
但计算整个句子的概率如同大海捞针。贾里尼克妙招简化：假设每个词只受前N个词影响（马尔可夫假设）。当N=2时，就是著名的二元模型（Bigram）：
例如“读书”的概率 ≈ “读”出现后“书”跟着出现的概率
虽然三/四元模型更精准，但计算量指数级增长。更棘手的是，当线索跨越长距离（比如段落首尾呼应），这些“健忘侦探”就束手无策了。
第二章：神经网络的卧薪尝胆
2003年，本吉奥侦探祭出NNLM模型——首个用神经网络预测词概率的探案工具。它不仅能预测下一个词，还意外获得了词向量超能力：把单词编码成数字密码（如“国王-男人+女人≈女王”）。
可惜当时警局（学界）不看好神经网络，NNLM坐了十年冷板凳。直到2013年，谷歌的Word2Vec横空出世，用两种创新训练法引爆词向量革命：
- CBOW：通过上下文猜中心词（如同同伙供词指认主犯）
- Skip-gram：通过中心词猜上下文（如同主犯供出同伙）
但Word2Vec有个致命软肋：它给多义词（如“苹果”）只发一张身份证。无论指水果还是公司，词向量完全相同——这好比侦探认不出乔装的嫌疑人。
第三章：变形词特工崛起
2018年，ELMo侦探带来颠覆性方案：动态词向量。它像高级特工，能根据任务现场改变装束：
- 底层LSTM捕捉句法（如“苹果”是名词）
- 高层LSTM捕捉语义（水果or科技公司）
- 最终组合出情境化词向量
但ELMo的LSTM装备老旧，且双向信息融合生硬。此时，新一代警用装备Transformer崭露头角…
终章：全能警长与大模型时代
BERT警长携Transformer登场，一举横扫11项任务！它三大绝技惊艳全场：
- 双向侦查：同时分析上下文（比单向的GPT更全面）
- 掩码训练：盖住部分词逼模型推理（如“___吃了苹果”）
- 微调适配：破译案宗、情感分析等任务轻松切换
BERT虽强，却有个甜蜜烦恼：太专注分析，不擅长创作（生成文本）。于是UNILM侦探巧用注意力面具，让BERT同一套设备同时胜任分析、创作、翻译等任务！
超级大脑的诞生
当侦探们发现“扩大脑容量能突现超能力”，大模型时代轰然开启：
- GPT-3（1750亿参数）：看过几个例子就能破译新案件（上下文学习）
- ChatGPT：不仅能破案，还能写诗、编程、陪你聊天
- 开源天团：LLaMA、通义千问、Baichuan等开放警力造福大众
破案启示录：从规则手册到概率计算，从静态词向量到情境化智能，语言模型的进化是一场持续50年的接力赛。每一次瓶颈都是新突破的跳板——而这场解码人类语言的侦探游戏，远未结束。
侦探档案卡（彩蛋版）
贾里尼克：甩掉语法手册的统计派创始人
本吉奥：熬过寒冬的神经网络先知
Word2Vec：词向量普及教父，败给多义词
BERT：Transformer时代首位全能警长
ChatGPT：把破案技能变成全民魔术的超级巨星