大型语言模型，也叫大语言模型、大模型（Large Language Model，LLM；Large Language Models，LLMs）
什么是大型语言模型
大型语言模型（LLM）是指具有数千亿（甚至更多）参数的语言模型，它们是通过在大规模文本数据上进行训练而得到的。这些模型基于Transformer架构，其中包含多头注意力层，堆叠在一个非常深的神经网络中。常见的LLM包括GPT-3、PaLM、Galactica和LLaMA等。
与小型语言模型相比，LLM在模型规模、预训练数据量和总体计算量上都有大幅度的增加。这使得它们能够更好地理解自然语言，并能根据给定的上下文生成高质量的文本。
LLM的这种容量提升可以部分地用标度律进行描述，其中模型性能的增长大致与模型大小的增加成正比。随着LLM的不断发展，它们已经成为了自然语言处理和人工智能领域的重要组成部分，被广泛应用于文本生成、翻译、问答等任务中
NLP到大型语言模型的进阶历程
关于LLM的发展历程，我们可以简单分为五个阶段：
规则阶段（1956年-1992年）：基于规则的机器翻译系统使用内部模块串联功能，人工从数据中获取知识并归纳规则，然后将这些规则教给机器执行特定任务。
统计机器学习阶段（1993年-2012年）：机器翻译系统被分解为语言模型和翻译模型，机器开始自动从数据中学习知识。主流技术包括SVM、HMM、MaxEnt、CRF、LM等，数据量约为百万级。
深度学习阶段（2013年-2018年）：技术从离散匹配发展到embedding连续匹配，模型规模增大。典型技术栈包括Encoder-Decoder、LSTM、Attention、Embedding等，标注数据量提升到千万级。
预训练阶段（2018年-2022年）：引入自监督学习，将可利用数据从标注数据拓展到非标注数据。系统分为预训练和微调两个阶段，预训练数据量扩大3到5倍，典型技术栈包括Encoder-Decoder、Transformer、Attention等。
大型语言模型阶段（2023年至今）：目标是使机器能够理解人类的命令并遵循人类的价值观。该阶段将过去的两个阶段合并为一个预训练阶段，转向与人类价值观的对齐，而不是领域迁移。此阶段的突变性很高，已经从专用任务转向通用任务，或以自然语言人机接口的方式呈现。
NLP的发展趋势
数据方面，从少量标注数据、大量标注数据、海量非标注数据+少量标注数据到海量非标注数据，越来越多数据被利用起来，人的介入越来越少，未来会有更多文本数据、更多其它形态的数据被用起来，更远的未来是任何我们能见到的电子数据，都应该让机器自己从中学到知识或能力。
算法方面，表达能力越来越强，规模越来越大，自主学习能力越来越强，从专用向通用，沿着这个趋势往后，未来Transformer预计够用，同时也需要替代Transformer的新型模型，逐步迈向通用人工智能。
人机关系方面，人的角色逐渐从教导者转向监督者，未来可能会从人机协作、机器向人学习，发展成人向机器学习，最后由机器拓展人类。
最近，LLM引起了人们的关注，因为它们展现出了一些新的能力，比如上下文学习、指令遵循和循序渐进的推理。这些能力使得LLM能够在各种任务中表现出色，而不仅仅局限于特定领域。
为了使LLM发挥最佳性能，需要注意一些关键技术，比如缩放、训练、能力激发、对齐调优和工具利用。其中，缩放是至关重要的，因为大规模的模型容量对于涌现新能力至关重要。而训练LLM是一项挑战，因为模型巨大，需要使用分布式训练算法和各种优化技巧来确保模型性能。此外，对LLM进行能力激发和对齐调优也是必不可少的，以确保它们能够在实际应用中表现良好且符合安全和责任的要求。
神经网络是一种受到人类神经系统启发而设计的计算模型，用于处理复杂的信息处理任务。它由大量的基本计算单元（称为神经元）组成，并通过它们之间的连接来进行信息传递和处理。这些神经元通常被组织成层次结构，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据输入，隐藏层进行数据转换和特征提取，而输出层生成最终的预测或分类结果。
神经网络的训练过程通常通过反向传播算法来实现，该算法通过不断调整网络参数来最小化预测结果与实际结果之间的误差。在训练过程中，神经网络会逐渐调整连接权重，以便更准确地捕获输入数据之间的模式和关系。
神经网络已经被成功应用于各种领域，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。随着深度学习技术的发展，深度神经网络（Deep Neural Networks）已经成为了许多任务中最有效的方法之一。 Transformer架构是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列转换任务的深度学习模型架构。它于2017年由Google的研究人员提出，并在提出后不久就成为了NLP领域的主流模型。Transformer的设计是为了解决传统循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等模型在处理长序列时存在的限制。
Transformer架构的核心思想是自注意力机制（Self-Attention），它允许模型在输入序列的不同位置之间建立关联，从而更好地捕捉长距离依赖关系。Transformer由编码器和解码器两部分组成，每个部分都包含多个堆叠的层。编码器负责将输入序列编码为一系列表示，而解码器则将这些表示解码为目标序列。
除了自注意力机制，Transformer还采用了残差连接和层归一化等技术来加速训练并提高模型的表现。这种架构的设计使得Transformer在处理各种NLP任务时表现出色，包括语言建模、文本分类、机器翻译等。Transformer的成功极大地推动了NLP领域的发展，并成为了许多先进模型的基础，如GPT系列、BERT等。