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LLM 是现代的发展，但自然语言处理 (NLP) 的研究可以追溯到 1950 年，当时，Alan Turing 发起了 Turing 测试来衡量计算机之间的智能行为。在测试中，一名人类评判员使用一系列问题与计算机进行对话，并且必须判断出自己正在与之交谈的对象是计算机还是人类。

到了 20 世纪 80 年代和 90 年代，NLP 从逻辑试验转变为更加依赖于数据驱动的方法。由于能够根据句子中前面的单词来预测后面可能出现的单词，统计语言模型（如 n 元语法）为新时代的到来铺平了道路。到 21 世纪 10 年代初，更新的神经网络进一步扩展了这些语言模型的功能，支持其超越确定字词顺序的范畴，向着能够更深入理解字词表征和含义的方向进一步发展。

这些新的发展在 2018 年迎来了重大突破，当时八位 Google 的科学家撰写并发表了 Attention is All You Need，这是一项机器学习方面里程碑式的研究。最值得关注的是，该论文引入了转换器体系结构，这是一种创新性的神经网络框架，可以更准确、更大规模地管理和理解复杂的文本信息。转换器现在是当今一些功能最强大的 LLM 的基础，包括 GPT 系列和 BERT。

当今的先进 LLM 使用深度学习体系结构（如转换器和其他深度神经网络框架）来处理来自不同数据源的信息。转换器在处理顺序数据（如文本）时特别有效，这支持它们可以理解和生成自然语言来完成语言生成和翻译等任务。?

转换器由两个主要组件组成：编码器和解码器。这些组件通常协同工作来处理和生成序列。编码器采用原始文本数据，并将该输入转换为可由模型分析的离散元素。然后，解码器通过一系列层处理该数据以生成最终输出，例如，该输出可能包含一个生成的句子。转换器还可以仅包括编码器或解码器，具体取决于模型或任务的类型。

LLM 的训练过程包括三个主要阶段：数据收集、模型训练和微调。?

在数据收集阶段，模型会接触到来自各种源（包括 Internet 资源、书籍、文章和数据库）的大量文本数据。还会对数据进行清理、处理、标准化并将其存储在 NoSQL 数据库中，以便可将其用于在语言模式、语法、信息和上下文方面训练模型。?

在预训练阶段，模型开始对数据中的语言形成理解。这是通过执行大规模、非监督式任务实现的，模型将会在此过程中学习根据其上下文预测文本。一些技术包括自动回归建模（模型通过此方式学习预测序列中的下一个单词），以及掩码语言建模（模型通过此方式填充掩码词来理解上下文）。?

最后，在微调阶段，将会针对更小、更特定于任务的数据集对模型进行进一步训练。此过程可优化模型的知识，并增强其针对特定任务（如情绪分析或翻译）的性能，以便可以将其用于各种应用领域。

转换器模型课将原始文本分解为更小的基本文本单位（称为标记）。标记可能由字词、组成字词的部分甚至单个字符组成，具体取决于用例。然后，这些标记将转换为密集的数字表示形式，用于捕获顺序、语义含义和上下文。然后，这些称为嵌入的表示形式会通过包括以下两个子层的层堆栈进行传递：自注意力和神经网络。

虽然两个层都有助于将文本转换为模型可以有效地处理的表单，但自注意力机制才是转换器体系结构的关键组件。自注意力机制允许模型聚焦于文本序列的不同部分，并动态衡量信息相对于序列中其他标记的价值，而不考虑其位置。借助此机制，LLM 还能够捕获书面语言的复杂依赖关系、关联和上下文细微差别。

GPT 系列最初由 OpenAI 于 2018 年开发，向 LLM 引入了数据收集、预训练和微调的基础概念。2019 年发布的 GPT-2 大幅提升了该模型的能力，并增强了其生成更契合上下文的语言的能力。GPT-3 则提升了模型处理复杂提示和任务的能力。最新的迭代 GPT-4 于 2023 年发布，可针对提示提供更加准确、更加体现细微差别的响应，同时还解决了该模型此前存在的一些问题（包括偏见）。?

目前，GPT 仍在不断拓展自然语言生成领域的可能性边界。该系列中的每个模型均基于上一个模型生成，从而推动 AI 支持的创新不断向前发展。?

BERT 是由 Google 于 2018 年开发的开创性模型，它为使用 LLM 可能实现的任务设置了标准。与以单向方式（从左到右或从右到左）处理文本的 GPT 系列不同，BERT 采用了双向方法。双向模型可同时从两个方向处理每个单词的上下文，这可支持 BERT 除了进行下一句预测之外，还可执行掩码语言建模。研究人员还通过针对情绪分析等任务微调 BERT，为该领域的进一步发展做出了贡献，并因此设定了新的基准。??

由 Facebook AI 于 2019 年开发的稳健优化 BERT 方法 (RoBERTa) 是 BERT 模型的一个变体，它通过优化预训练过程，扩展了 BERT 的双向转换器体系结构。RoBERTa 使用更大的数据集进行训练，并且训练时间更长。它还仅侧重于掩码语言建模。通过此方式，RoBERTa 展示了其捕获上下文和细微差别的强大功能。?

由 Google Research 发明的文本到文本传输转换器 (T5) 是另一个值得一提的 LLM。与传统模型一样，T5 也是基于转换器体系结构构建的，并在预训练阶段使用编码器和解码器处理文本。与传统模型不同的是，T5 将输入和输出视为文本字符串，从而简化了体系结构和训练过程。T5 模型是一种可自适应的通用模型，可以处理各种各样的任务。

LLM 可以使用各种样式和格式生成具有吸引力、信息丰富且契合上下文的内容。收到提示后，它们可以生成文章、报告、博客文章、电子邮件、营销文案，甚至代码片段。???

在生成摘要方面，大语言模型展现了独特的能力，能够将大量文本提炼为简洁且准确的概要。它们可以显示要点，同时仍保留原始内容的原始上下文和含义。研究人员已经通过使用 LLM 汇总研究论文、文章、演示文稿和会议笔记节省了时间，并提高了工作效率。

对话代理和聊天机器人依赖于 LLM 的高级自然语言处理功能，可生成类似于人类的交互。它们以流畅、自然和契合上下文的方式解读用户输入并给出响应。它们不仅可以回答问题，而且可以参与长而复杂的对话。?

通过添加聊天机器人和虚拟助手，企业现在可以为其客户提供全天候支持，进而扩展其服务可用性、缩短响应时间和提高整体客户满意度。

针对多语言数据集进行广泛训练的 LLM 可跨各种语言生成高度准确的翻译。与传统模型不同，LLM 可以捕获语言的细微之处和复杂性（如惯用表达），从而生成流畅且契合上下文的翻译。?

LLM 还可以执行情绪分析，以分析文本的基本情感语气。通过处理和解释语言的细微之处，LLM 可提供更精确、更深入的情绪评估。它们甚至可以察觉到更细微的情绪，如讽刺。?

LLM 可以分析用户数据（包括用户历史记录和首选项）并生成个性化的定制建议，以反映用户的兴趣和需求，进而增强整体用户体验。?

此功能广泛用于电子商务、内容流式处理和社交媒体领域，在这些领域中，提供定制的建议可推动更有意义的交互。LLM 还可以用作一种教育工具，为学生提供个性化的学习体验。