大语言模型 Large Language Model
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2023-08-31
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大语言模型 Large Language Model | LLM
一、如何理解大语言模型
大语言模型是一种基于神经网络的自然语言处理技术，可以学习和预测自然语言文本
的规律和模式。简单来说，大语言模型就是一个能够理解和生成自然语言的 AI 程序。在大
语言模型中，神经网络模型可以通过学习大量的语料数据，来自动地提取自然语言文本中
的特征和模式，从而实现自然语言的理解和生成。
具体来说，大语言模型的基本思想是将自然语言文本看作是一种序列数据，例如单词序列
或字符序列。神经网络模型可以通过输入这些序列数据，并通过多层神经元的计算和转
换，来生成对应的输出序列。在大语言模型中，神经网络模型通常采用循环神经网络
（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等结构，来处理序列数据的信
息。
与传统的自然语言处理技术相比，大语言模型具有以下几个特点：
数据驱动：大语言模型需要大量的语料数据来进行训练和优化，从而学习自然语言的
规律和模式。
端到端学习：大语言模型可以直接从原始文本数据中学习，不需要进行人工特征工程
或规则设计。
上下文感知：大语言模型可以根据上下文信息来生成自然语言文本，从而实现更加准
确和连贯的响应。
通用性：大语言模型可以应用于多种自然语言处理任务，例如文本分类、机器翻译、
聊天机器人等。
二、大语言模型的发展历史
大语言模型的发展可以追溯到上世纪 80 年代，当时科学家们开始尝试使用神经网络来
处理自然语言。但由于当时计算机硬件和数据资源的限制，这些神经网络模型往往只能处
理非常简单的自然语言任务。
随着计算机硬件和数据资源的不断提升，神经网络模型在自然语言处理领域的应用也
得到了快速发展。在 2010 年左右，科学家们开始尝试使用深度神经网络来进行自然语言处
理，例如使用卷积神经网络进行文本分类等任务。
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