大语言模型的发展历程

BERT的发布标志着预训练-微调范式的正式登场，这一模式成为了后续大语言模型如GPT系列和T5的设计基础。经典论文一次读到吐" src="/uploads/images/140.jpg"/>

经典论文对大语言模型的影响

除了经典的学术论文，很多工程技术上的突破也对大语言中的计算资源瓶颈？这些问题需要工程师们持续优化算法和硬件架构。

Transformer模型的诞生

大语言模型， 顾名思义，是一种方向。Transformer架构的提出， 为大规模预训练模型的实现提供了理论基础，并推动了包括BERT、GPT等模型的蓬勃发展。

BERT的创新

这些问题的解决，将推动人工智能进入新的发展阶段。而这些突破，也必然与更多的经典论文和技术创新紧密相关。让我们一同展望未来大语言模型带给我们的不仅仅是技术的进步，更是人类智能的再定义。

大语言模型的挑战与机遇

转眼2024， 距离上次知乎写作就快过去一年，上次计划主题还是开源大模型（参见，无奈这个方向变化太快，而且也不乏优质文章，也就一直没有动笔。正好最近做图文多模态大模型相关的工作， 在查阅资料的过程中没遇到比较完整的脉络梳理文章，往往需要综合参考；反观这个方向的综述型论文又过于追求完美，个人感觉详略不当...

经典论文的精读

Loss:经典的语言模型训练目标，将无标注的样本库表示为token序列集合 U = {u_1, ...., u_n},最大化下面的似然估计.1、经典论文精读:通过本文阅读可以了解经典工作的大致思路以及各个时期的关键结论;.

ChatGPT背后的经典论文

本文将带你一起走进大语言模型的核心技术，深入了解其背后的经典论文。你是否曾好奇，ChatGPT是如何从一篇篇论文逐步走到今天的人工智能革命前沿？如果你有过这样的疑问，那么这篇文章将为你解答。

大语言模型的技术突破

这一切的背后离不开大语言模型领域的几篇经典论文。正是这些论文为现代的语言模型技术奠定了基础，并逐步发展成如今所看到的巨型神经网络。

《AttentionisAllYouNeed》-Transformer的诞生

《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》-BERT的创新

BERT是另一篇极具影响力的论文，由GoogleAI团队于2018年发布。与传统的单向语言模型不同， BERT理解语言中的更深层次的含义。这一创新的预训练方法，使得BERT在多个自然语言处理任务中取得了当时的最好成绩。

《LanguageModelsareFew-ShotLearners》-GPT-3的革命

因为人工智能的快速发展， 特别是大语言模型的崛起，我们每天都能在新闻、社交平台、学术界等领域看到关于“ChatGPT”的讨论。这个以大规模预训练语言模型为核心的技术， 不仅给人们的生活带来了革命性的变化，也深刻影响了科研和商业应用的多个领域。

因为技术的不断进步， 未来的大语言模型将会更加智能，能够应对更加复杂的任务。ChatGPT和类似的技术，正在逐步改变我们与机器互动的方式，并对社会各个层面产生深远的影响。

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