pengpeng988的博客

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内容概要：本文对大语言模型（LLM）进行了全面综述，涵盖其发展历程、架构设计、训练方法、使用场景及未来发展方向。文章首先回顾了早期预训练神经语言模型，随后重点介绍了三大LLM家族（GPT、LLaMA、PaLM）及其他代表性模型。文中详细讨论了LLM的构建过程，包括主流架构、数据清洗、词元化、位置编码、模型预训练、微调与指令微调、对齐、解码策略等关键技术。此外，文章还探讨了LLM的局限性（如幻觉问题）及增强技术（如提示工程、检索增强生成、外部工具使用），并介绍了常用的评估数据集及性能表现。最后，文章展望了LLM面临的挑战与未来研究方向，包括更小更高效模型、后注意力架构范式、多模态模型、改进的使用和增强技术以及安全性与伦理问题。 适合人群：对自然语言处理和大语言模型感兴趣的科研人员、工程师及学生。 使用场景及目标：①了解大语言模型的基本原理和发展历程；②掌握构建和训练LLM的关键技术和方法；③学习如何使用和增强LLM以应对实际应用场景中的挑战；④探索LLM在不同任务上的性能评估及优化策略。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还涵盖了大量实际案例和技术细节，适合希望深入了解LLM并应用于实践的读者。文章通过对比不同模型的性能和特点，为选择合适的LLM提供了参考依据。同时，对未来研究方向的探讨也为相关领域的进一步探索指明了路径。