大语言模型发展历史

大语言模型的发展历史可以追溯到自然语言处理（NLP）和机器学习早期的探索，但真正快速发展起来是在深度学习技术兴起之后。以下是大语言模型发展的一个简要历史概述：

1. 早期阶段（20世纪50-90年代）：

   • 语言模型的概念最初源于20世纪50年代的信息论与概率论的融合，主要用于统计语言的规律。
   • 早期的工作主要集中在n-gram模型上，这是一种基于统计的方法，通过计算单词序列的概率来进行语言建模。

2. 深度学习前夜（2000年代初至2010年代初）：

   • 随着计算能力的提升和数据集的扩大，研究者开始尝试使用更复杂的模型，如隐马尔可夫模型（HMMs）和条件随机场（CRFs）。
   • 这一时期，机器翻译、语音识别等领域开始利用神经网络，但受限于当时的硬件和算法，效果有限。

3. 深度学习崛起（2010年代中期）：

   • 2013年左右，随着深度学习技术尤其是循环神经网络（RNNs）和长短时记忆网络（LSTMs）的成功，NLP领域迎来重大突破。
   • 研究者开始训练更大规模的模型来处理自然语言任务，如词嵌入（Word2Vec, GloVe）的出现大幅提高了模型理解语义的能力。

4. 预训练模型的诞生（2018年至今）：

   • 2018年ÿ