LLM - 大语言模型(LLM)发展 概述_大语言模型发展历程

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大语言模型(LLM, Large Language Model)的发展和应用是一个非常广泛的领域，涉及从早期的统计模型到现代基于深度学习的模型。在自然语言处理领域的应用非常广泛，包括但不限于聊天机器人、内容生成、情感分析、自动摘要、问答系统等。强大的文本生成能力，使其在内容创作领域具有巨大潜力，可以用于撰写文章、创作诗歌、生成新闻报道等。也可以为教育提供丰富的资源和工具，如自动评分、个性化学习辅导等，还可以用于构建智能客服系统，提高客户服务的响应速度和准确性。

以下是语言模型发展的4个阶段：

1. 早期发展: 最初的语言模型基于统计方法和简单的神经网络，如循环神经网络（RNN）。这些模型在文本生成、机器翻译和语音识别等领域有所应用。
2. Transformer架构: 随着Transformer架构的提出，语言取得了重大进展。Transformer提供了一种有效的方法来处理长距离依赖问题，并且在处理大量数据时表现出色。
3. 预训练-微调范式: 研究者提出了预训练-微调（Pretraining-Finetuni