1.1 大型语言模型（LLM）的概念
大语言模型（LLM，Large Language Model），也称大型语言模型，是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。
LLM 通常指包含数百亿（或更多）参数的语言模型，它们在海量的文本数据上进行训练，从而获得对语言深层次的理解。目前，国外的知名 LLM 有 GPT-3.5、GPT-4、PaLM、Claude 和 LLaMA 等，国内的有文心一言、讯飞星火、通义千问、ChatGLM、百川等。
为了探索性能的极限，许多研究人员开始训练越来越庞大的语言模型，例如拥有 1750 亿参数的 GPT-3 和 5400 亿参数的 PaLM 。尽管这些大型语言模型与小型语言模型（例如 3.3 亿参数的 BERT 和 15 亿参数的 GPT-2）使用相似的架构和预训练任务，但它们展现出截然不同的能力，尤其在解决复杂任务时表现出了惊人的潜力，这被称为“涌现能力”。以 GPT-3 和 GPT-2 为例，GPT-3 可以通过学习上下文来解决少样本任务，而 GPT-2 在这方面表现较差。因此，科研界给这些庞大的语言模型起了个名字，称之为“大语言模型（LLM）”。LLM 的一个杰出应用就是 ChatGPT ，它是 GPT 系列 LLM 用于与人类对话式应用的大胆尝试，展现出了非常流畅和自然的表现。
1.2 LLM 的发展历程
语言建模的研究可以追溯到20 世纪 90 年代，当时的研究主要集中在采用统计学习方法来预测词汇，通过分析前面的词汇来预测下一个词汇。但在理解复杂语言规则方面存在一定局限性。
随后，研究人员不断尝试改进，2003 年深度学习先驱 Bengio 在他的经典论文 《A Neural Probabilistic Language Model》中，首次将深度学习的思想融入到语言模型中。强大的神经网络模型，相当于为计算机提供了强大的"大脑"来理解语言，让模型可以更好地捕捉和理解语言中的复杂关系。
2018 年左右，Transformer 架构的神经网络模型开始崭露头角。通过大量文本数据训练这些模型，使它们能够通过阅读大量文本来深入理解语言规则和模式，就像让计算机阅读整个互联网一样，对语言有了更深刻的理解，极大地提升了模型在各种自然语言处理任务上的表现。
与此同时，研究人员发现，随着语言模型规模的扩大（增加模型大小或使用更多数据），模型展现出了一些惊人的能力，在各种任务中的表现均显著提升。这一发现标志着大型语言模型（LLM）时代的开启。
1.3常见的大模型（大模型世界三大巨头）
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