语言模型的发展历程可以追溯到20世纪50年代，但直到近些年来，随着深度学习技术的进步，自然语言处理领域才取得了长足的进步。下面是从Word2Vec到BERT的语言模型发展历程：
　　语言模型历程中的第一个里程碑是Word2Vec，它被认为是自然语言处理领域最具有影响力和广泛使用的模型之一。Word2Vec的创始人TomasMikolov是在谷歌工作时发明了这个模型的。Word2Vec通过将单词转化为向量形式来对单词进行编码，从而使得计算机可以更好地理解文本信息。虽然Word2Vec取得了不错的成果，但是它只能够对单个词进行建模，无法考虑到整个句子的上下文。
　　word2vec
　　接下来，出现了一种新的语言模型ELMo模型。这种模型采用深度双向LSTM网络结构，以单词序列作为输入，将每个单词表示为向量。与Word2Vec不同的是，ELMo模型可以考虑到上下文信息，从而更好地捕捉句子的含义。值得一提的是，ELMo模型的名字来源于EmbeddingsfromLanguageModels，也就是来自语言模型的嵌入。
　　ELMo模型
　　BERT模型是目前最先进的语言模型之一，它引起了学术界和工业界的广泛关注。BERT是由Google开发的，它采用了Transformer网络结构，并使用了未标记的文本数据进行预训练。BERT模型可以进行预测，如填空和问答等任务，并在多个自然语言处理领域中取得了优秀的成果。有趣的是，BERT的名字来源于BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers，也就是来自双向Transformer编码器的表示。
　　BERT模型
　　总之，随着深度学习技术的不断发展，我们可以期待未来自然语言处理领域的更多创新和突破。

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