语言模型的任务是根据给定的上下文，预测下一个词或一段文本的概率分布。它是自然语言处理中的核心任务之一，具有广泛的应用。语言模型可以用于自动语音识别、机器翻译、文本生成、语音合成等任务。在自动语音识别中，语言模型可以根据前面的识别结果和上下文，提供更准确的下一个词的预测，从而提高识别准确率。在机器翻译中，语言模型可以根据源语言的上下文，生成目标语言的翻译结果。在文本生成中，语言模型可以根据给定的上下文，生成连贯、合理的文本。在语音合成中，语言模型可以根据给定的文本，生成自然流畅的语音。语言模型的训练通常基于大规模的语料库数据，通过学习词与词之间的关联性和上下文信息，来预测下一个词的概率。常用的语言模型包括n-gram模型、循环神经网络（RNN）模型和Transformer模型等。这些模型通过不同的方法来建模上下文信息，从而实现对下一个词的预测。总之，语言模型的任务是根据给定的上下文，预测下一个词或一段文本的概率分布，以实现自然语言处理中的各种任务。