大语言模型(Large Language Models) 原理与代码实例讲解

大语言模型(Large Language Models) - 原理与代码实例讲解

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着大数据和深度学习技术的飞速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）成为了自然语言处理（NLP）领域中的热门话题。这类模型通常基于大规模的文本数据集进行训练，通过学习语言结构和规律来生成、理解或生成人类可读的文本。LLMs 的出现标志着 NLP 的一次飞跃，它们不仅能够处理大量文本数据，还能在诸如问答、文本生成、代码编写等多个任务上表现出色。

1.2 研究现状

目前，大语言模型的研究呈现出多样化的趋势。从最初的基于浅层神经网络的模型，到后来的Transformer架构的崛起，大语言模型的性能不断提升。代表性模型包括但不限于：

• BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
• GPT（Generative Pre-trained Transformer）
• T5（Text-to-Text Transfer Transf