从GPT3到BERT：大语言模型的发展与趋势_gpt式大语言模型发展重点

1.背景介绍

在过去的几年里，我们见证了自然语言处理（NLP）领域的一场革命。这场革命的主角是大型预训练语言模型，如GPT-3和BERT。这些模型的出现，不仅在各种NLP任务上取得了前所未有的成绩，而且还为我们提供了一种全新的方式来理解和生成人类语言。

1.1 语言模型的崛起

语言模型的目标是理解和生成人类语言。早期的语言模型，如n-gram模型，是基于统计的，它们通过计算词序列的概率来生成文本。然而，这些模型的性能受限于它们无法捕捉到文本中的长距离依赖关系。

随着深度学习的发展，我们开始使用神经网络来构建语言模型。这些模型，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），能够捕捉到文本中的长距离依赖关系，从而大大提高了语言模型的性能。

然而，真正改变游戏规则的是Transformer模型。Transformer模型通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）能够捕捉到文本中的任意距离的依赖关系，从而在各种NLP任务上取得了突破性的成绩。

1.2 GPT-3和BERT的出现

GPT-3和BERT是目前最知名的两个大型预训练语言模型。它们都是基于Transformer模型的，但是在训练方式和任务设计上有所不同。

GPT-3是由OpenAI开发的，它是一个自回归语言模型，通过预测下一个词来生成文本。GPT-3的模型规模非常大，有1750亿个参数，这使得它能够生成非常流畅且富有创造性的文本。

BERT是由Google开发的，它是一个双向的Transformer模型，通过预测被遮蔽的词来理解