LLM 遗产：塑造未来的创新

LLM 遗产：塑造未来的创新

关键词：

• 语言模型
• 深度学习
• 自然语言处理 (NLP)
• 强化学习
• 迁移学习
• 预训练
• 微调
• 计算图
• 深度神经网络
• 语言表示

1. 背景介绍

1.1 问题由来

语言模型作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了长足进步。特别是随着深度学习和大规模预训练技术的发展，语言模型在自然语言处理（NLP）中的应用取得了前所未有的突破。这些模型如BERT、GPT-3、T5等，通过对大规模无标签文本数据的预训练，学习到了丰富的语言知识和语义表示。

这些模型在各种NLP任务上表现出色，如文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等，极大地推动了NLP技术的发展。然而，这些模型在特定领域的微调仍存在诸多挑战，如过拟合、参数效率、可解释性等。因此，如何在大模型预训练的基础上，通过微调进一步提升模型的性能，成为当前研究的热点。

1.2 问题核心关键点

微调（Fine-tuning）是大语言模型（Large Language