一、概念
1.1、大模型是什么
大语言模型（英文：Large Language Model，缩写LLM），也称大型语言模型，是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。
大语言模型 (LLM) 指包含数百亿（或更多）参数的语言模型，这些模型在大量的文本数据上进行训练，例如国外的有GPT-3 、GPT-4、PaLM 、Galactica 和 LLaMA 等，国内的有ChatGLM、文心一言、通义千问、讯飞星火等。
研究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）”。而 LLM 的一个杰出应用就是 ChatGPT。
GPT-3 拥有1750 亿参数， PaLM拥有 5400 亿参数。
1.2、大模型的应用
自然语言处理领域，它可以帮助计算机更好地理解和生成文本，包括写文章、回答问题、翻译语言等。
信息检索领域，它可以改进搜索引擎，让我们更轻松地找到所需的信息。
二、发展历程
20世纪90年代，语言建模的研究，最初采用了统计学习方法，通过前面的词汇来预测下一个词汇。
2003年，深度学习先驱Bengio在论文《A Neural Probabilistic Language Model》中，首次将深度学习的思想融入到语言模型中，使用了更强大的神经网络模型。
2018年左右，研究人员引入了Transformer架构的神经网络模型，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。
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，通常在各种任务中表现显著提升。这时我们进入了大语言模型（LLM）时代。
三、大模型的能力
3.1、涌现能力（emergent abilities）
涌现能力指的是一种令人惊讶的能力，它在小型模型中不明显，但在大型模型中显著出现。可以类比到物理学中的相变现象，涌现能力的显现就像是模型性能随着规模增大而迅速提升，超过了随机水平，也就是我们常说的量变引起了质变。
三个典型的LLM涌现能力：
上下文学习：上下文学习能力是由 GPT-3 首次引入的。这种能力允许语言模型在提供自然语言指令或多个任务示例的情况下，通过理解上下文并生成相应输出的方式来执行任务，而无需额外的训练或参数更新。
指令遵循：通过使用自然语言描述的多任务数据进行微调，也就是所谓的指令微调。LLM能够根据任务指令执行任务，且无需事先见过具体示例，展示了强大的泛化能力。
逐步推理：小型语言模型通常难以解决涉及多个推理步骤的复杂任务，例如数学问题。然而，LLM通过采用"思维链"推理策略，可以利用包含中间推理步骤的提示机制来解决这些任务，从而得出最终答案。
3.2、作为基座模型支持多元应用的能力
这是一种全新的AI技术范式，借助于海量无标注数据的训练，获得可以适用于大量下游任务的大模型（单模态或者多模态）。多个应用可以只依赖于一个或少数几个大模型进行统一建设。
使用统一的大模型可以极大地提高研发效率，相比于分散的模型开发方式，不仅可以缩短每个具体应用的开发周期，减少所需人力投入，也可以基于大模型的推理、常识和写作能力，获得更好的应用效果，是一项本质上的进步。
大模型可以成为AI应用开发的大一统基座模型。
3.3、支持对话作为统一入口的能力
这项能力让大语言模型真正火爆起来，例如基于对话聊天的ChatGPT。
四、大模型的特点
4.1、巨大的规模：
LLM通常具有巨大的参数规模，可以达到数十亿甚至数千亿个参数。这使得它们能够捕捉更多的语言知识和复杂的语法结构。
4.2、预训练和微调：
LLM采用了预训练和微调的学习方法。它们首先在大规模文本数据上进行预训练（无标签数据），学会了通用的语言表示和知识，然后通过微调（有标签数据）适应特定任务，从而在各种NLP任务中表现出色。
4.3、上下文感知：
LLM在处理文本时具有强大的上下文感知能力，能够理解和生成依赖于前文的文本内容。这使得它们在对话、文章生成和情境理解方面表现出色。
4.4、多语言支持：
LLM可以用于多种语言，不仅限于英语。它们的多语言能力使得跨文化和跨语言的应用变得更加容易。
4.5、多模态支持：
一些LLM已经扩展到支持多模态数据，包括文本、图像和声音。这意味着它们可以理解和生成不同媒体类型的内容，实现更多样化的应用。
4.6、涌现能力：
LLM表现出令人惊讶的涌现能力，即在大规模模型中出现但在小型模型中不明显的性能提升。这使得它们能够处理更复杂的任务和问题。
4.7、多领域应用：
LLM已经被广泛应用于文本生成、自动翻译、信息检索、摘要生成、聊天机器人、虚拟助手等多个领域，对人们的日常生活和工作产生了深远的影响。
4.8、伦理和风险问题：
尽管LLM具有出色的能力，但它们也引发了伦理和风险问题，包括生成有害内容、隐私问题、认知偏差等。因此，研究和应用LLM需要谨慎。
五、常见大模型
大语言模型的发展历程虽然只有短短不到五年的时间，但是发展速度相当惊人，截止 2023 年 6 月，国内外有超过百种大模型相继发布。按照时间线给出了 2019 年至 2023 年 6 月比较有影响力并且模型参数量超过 100 亿的大语言模型，如下图所示：
