【人工智能】LLM 大型语言模型发展历史

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【人工智能】LLM 大型语言模型发展历史 前言 一、发展历史 通过编写一系列的规则 尝试使用神经网络模型 深度学习: 基于递归神经网络 GPT.x —— 基于Transformer 模型 二、技术原理 编码器和解码器 自注意力机制 最大似然估计 什么是“所有样本的联合概率分布”？ 三、应用场景 1. 文本生成 2. 语言翻译 3. 文本分类 4. 问答系统 5. 语音转换 四、未来发展趋势 1. 模型的规模将继续增加 2. 模型的效率将得到提高 3. 模型的应用场景将进一步扩大 4. 模型的可解释性将得到提高 5. 模型的安全性和伦理问题将引起更多关注 总结

前言

大型语言模型（Large Language Models，LLM）是指基于神经网络模型的自然语言处理技术，它可以通过大规模的训练数据和计算资源来预测自然语言文本的下一个词或句子。

近年来，由于技术的不断进步和计算资源的不断增加，LLM已成为自然语言处理领域的一个热门技术。

本文将从LLM的发展历史、技术原理、应用场景和未来发展趋势等方面进行介绍。

一、发展历史

通过编写一系列的规则

自然语言处理技术的发展可以追溯到20世纪50年代。当时，科学家们开始研究如何让计算机能够理解人类的语言。最初的方法是基于规则的，即通过编写一系列的规则来识别和理解文本。但是，这种方法需要大量的人工工作，并且难以应对复杂的语言结构。

尝试使用神经网络模型

随着神经网络技术的发展，LLM也开始逐步出现。1990年代初期，科学家们开始尝试使用神经网络模型来解决自然语言处理的问题。其中，最早的尝试之一是Yann LeCun等人提出的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，C