大语言模型技术（Large Language Model，LLM）包括以下内容：

1. 基于n-gram的语言模型：这种模型通过统计一个词或者一组词在语言中出现的频率计算，从而预测下一个词的概率。这种方法虽然简单，但在语言模型的设计中起到了重要作用。
   2基于神经网络的语言模型：随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语言模型开始受到广泛关注。这种方法使用一个深度神经网络来学习语言的规律和模式。在这个神经网络中，每个词被表示为一个向量，然后将它们送入神经网络进行训练。这种方法可以避免使用n-gram方法中需要存储的大量数据，从而大大提高了语言模型的性能和效率。
2. 递归神经网络语言模型：递归神经网络（RNN）是一种特殊的神经网络，可以处理序列数据。RNN语言模型使用RNN来对句子中的词进行建模，从而可以考虑上下文信息，进一步提高模型的性能。然而，RNN语言模型存在着梯度消失和梯度爆炸等问题，限制了其在长序列数据处理中的表现。
3. 长短时记忆网络语言模型：为了解决RNN语言模型中的梯度消失和梯度爆炸等问题，长短时记忆网络（LSTM）被引入到语言模型中。LSTM可以更好地捕捉长序列中的依赖关系，从而提高了模型的性能和泛化能力。
4. 双向变换器模型：双向变换器模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型。它通过将输入序列中的每个元素与所有其他元素进行交互，从而捕捉长距离依赖关系。这种模型在自然语言处理任务中取得了很好的性能。

总之，大语言模型是一种基于神经网络技术的人工智能技术，通过学习大量的语言数据，可以生成具有自然语言风格的文本或回答自然语言的问题。这些模型可以通过不同的技术实现，如基于n-gram的方法、递归神经网络、长短时记忆网络、双向变换器等。这些技术的不断发展将推动大语言模型的应用和性能不断提升。