除了Transformer架构的预训练语言模型，还有哪些模型？

除了Transformer架构的预训练语言模型，还有以下一些模型：

1. Recurrent Neural Networks (RNN)：RNN是一种基于序列的模型，它可以对序列数据进行建模和预测。RNN被广泛用于自然语言处理中的语言建模和文本分类任务。

2. Convolutional Neural Networks (CNN)：CNN是一种基于卷积操作的模型，它可以对图像和文本等数据进行建模和预测。在自然语言处理中，CNN被广泛用于文本分类和情感分析任务。

3. Generative Adversarial Networks (GAN)：GAN是一种生成模型，它由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器负责生成虚假的数据，判别器负责判断数据的真实性。GAN被广泛用于自然语言处理中的生成任务，如文本生成和对话系统。

4. Autoencoder (AE)：AE是一种无监督学习模型，它可以学习输入数据的低维表示并进行重构。在自然语言处理中，AE被广泛用于文本压缩和文本生成任务。

5. Recursive Neural Networks (RvNN)：RvNN是一种递归神经网络模型，它可以对树形结构的数据进行建模和预测。在自然语言处理中，RvNN被广泛用于句法分析和语义分析任务。