Artikeln spårar utvecklingen av språkmodeller från tidiga tekniker som word2vec och n-gram, via RNNs och LSTMs, till genombrottet med attention-mekanismen. Word embedding, exemplifierat av word2vec, förklaras som en teknik för att representera ord som vektorer i ett kontinuerligt vektorrum, vilket fångar semantiska betydelser. RNNs och LSTMs beskrivs som neurala nätverk för sekventiell data, där LSTMs specifikt hanterar långtidsberoenden tack vare sina gating-mekanismer, till skillnad från word2vec som primärt är en inbäddningsteknik. Attention-mekanismen presenteras som en nyckelkomponent i neurala nätverk, särskilt Transformers och stora förtränade språkmodeller, som möjliggör fokus på specifika delar av indatasekvensen. BERT och GPT, båda baserade på Transformer-arkitekturen, introduceras som stora förtränade språkmodeller som utnyttjar attention-mekanismer för att lära sig kontextuella inbäddningar från stora textmängder.