人工智能语言模型的训练方法通常分为两种，一种是基于统计的方法，另一种是基于深度学习的方法。
基于统计的方法是指利用大量的文本语料库，通过计算词频、概率等统计特征来建模。其中，最常用的统计特征是n-gram模型，即将文本切分为n个连续的词语序列，然后统计每个序列出现的概率。在n-gram模型中，n的取值通常为1、2、3，即单词、二元组、三元组。这种方法的优点在于简单易用，计算速度快，但缺点是无法捕捉到长距离的依赖关系，对于复杂的语言模型表达能力有限。
基于深度学习的方法则是利用神经网络对语言模型进行建模。其中，最常用的深度学习模型是循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）。这些模型能够处理长序列的输入，并且能够捕捉到序列中的依赖关系，从而提高语言模型的表达能力。此外，还有一些基于Transformer的模型，如BERT、GPT等，这些模型利用注意力机制来建模文本中的依赖关系，相比于传统的RNN和LSTM模型，能够处理更长的文本序列，同时在训练速度和表达能力方面也有很大的提升。
在语言模型的训练过程中，通常采用最大化似然函数的方法来优化模型参数。在基于统计的方法中，模型的参数通常是概率分布函数中的参数，而在基于深度学习的方法中，模型的参数是神经网络中的权重和偏置。最大化似然函数的过程可以通过梯度下降等优化算法来实现。
除此之外，在语言模型的训练过程中，还需要考虑一些其他的问题。比如，如何处理未登录词（Out-Of-Vocabulary，OOV）的问题，如何处理标点符号、大小写等不同的文本形式，如何处理语言模型的复杂度和泛化能力等等。
总之，人工智能语言模型的训练方法是一个复杂的过程，需要综合考虑模型的表达能力、训练效率、泛化能力等多个方面。针对不同的应用场景和需求，可以选择不同的训练方法和技术，以达到更好的效果。