什么是大语言模型?

一、语言模型

        要了解大语言模型，首先应当知道什么是语言模型（Language Model）。语言模型是自然语言处理（NLP）领域中的一种模型，它用于理解、生成或者处理自然语言文本。语言模型的核心任务是预测一系列单词序列的概率分布，即给定前文/上下文的情况下，预测下一个单词或短语出现的可能性。

二、语言模型发展历程

1、统计语言模型

        早期自然语言处理（NLP）中的重要工具，主要通过分析词序列的出现频率来预测下一个词。这种方法基于统计学的原理，利用大规模语料库中的词频信息来建模语言的概率分布。代表模型包括N-gram模型和隐马尔可夫模型（HMM）。但基于统计方法的语言模型基于简单的数学公式和统计规则，无法捕捉语言中的复杂结构和深层次的语义关系。

2、神经网络语言模型

        随着深度学习技术的发展，神经网络语言模型开始出现，这些模型利用神经网络强大的非线性拟合能力来学习语言的概率分布。从Word2Vector到循环神经网络（RNN）再到长短期记忆网络（LSTM），神经网络成为了比统计语言模型更优的解。

3、预训练语言模型

        近十年来，预训练语言模型（Pretrained Language Model，PLM）的兴起，为自然语言处理带来了革命性的变化。这些模型通过在大规模无标签语料库上进行无监督学习（预训练），捕捉语言的内在规律和上下文关系，然后在特定任务上进行微调，取得了惊人的效果。一时间，预训练语言模型成为了自然语言处理领域的新范式。

4、大语言模型