大语言模型原理基础与前沿 挑战与机遇

大语言模型原理基础与前沿 挑战与机遇

1.背景介绍

大语言模型（Large Language Models, LLMs）是近年来人工智能领域的一个重要突破。它们通过深度学习技术，特别是基于变换器（Transformer）架构的模型，能够在自然语言处理（NLP）任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展，也在实际应用中展现了巨大的潜力。

1.1 大语言模型的起源

大语言模型的起源可以追溯到早期的统计语言模型和神经网络语言模型。随着计算能力和数据量的增加，研究人员逐渐转向更复杂的模型架构，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。然而，真正的突破来自于2017年提出的变换器（Transformer）模型。

1.2 变换器模型的革命

变换器模型通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）解决了RNN和LSTM在处理长序列时的局限性。自注意力机制允许模型在处理每个词时都能关注到序列中的所有其他词，从而捕捉到更丰富的上下文信息。这一特性使得变换器模型在各种NLP任务中表现优异。

1.3 大语言模型的演进

自变换器模型提出以来&