近年来人工智能（AI）领域经历了巨大的增长，而自然语言处理（NLP）更是其中一个取得快速进展的领域。NLP中最重要的发展便是大语言模型（LLM）。
大语言模型的定义及核心
大语言模型（英文：Large Language Model，缩写LLM），也称大型语言模型，是一种基于机器学习和自然语言处理技术的模型，它通过对大量的文本数据进行训练，来学习服务人类语言理解和生成的能力。LLM的核心思想是通过大规模的无监督训练来学习自然语言的模式和语言结构，这在一定程度上能够模拟人类的语言认知和生成过程。与传统的NLP模型相比，LLM能够更好地理解和生成自然文本，同时还能够表现出一定的逻辑思维和推理能力。
大语言模型如何工作
大语言模型从大量数据中学习。 顾名思义，LLM的核心是它所训练的数据集的大小。但随着人工智能的发展，“大”的定义也在不断扩大。现在，大型语言模型通常是在足够大的数据集上训练的，这些数据集几乎可以包含很长一段时间内在互联网上编写的所有内容。如此大量的文本被输入到使用无监督学习的AI算法中——当一个模型被赋予一个数据集而没有关于如何处理它的明确指示时。 通过这种方法，大型语言模型可以学习单词，以及它们之间的关系和背后的概念。 例如，它可以根据上下文学习区分“bark”一词的两种含义。正如掌握一门语言的人可以猜测句子或段落中接下来会出现什么——甚至自己想出新词或概念——大型语言模型可以应用其知识来预测和生成内容。大型语言模型也可以针对特定用例进行定制，包括通过微调或提示调整等技术，这是为模型提供少量数据以供关注的过程，以针对特定应用对其进行训练。由于其在并行处理序列方面的计算效率，transformer模型架构是最大和最强大的LLM背后的构建块。
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转载来源：夸克——参考消息
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