大规模语言模型从理论到实践 综合应用框架

1. 背景介绍

1.1 人工智能与自然语言处理的交汇点

人工智能 (AI) 的发展历程中，自然语言处理 (NLP) 一直扮演着至关重要的角色。从早期的基于规则的系统到如今的深度学习模型，NLP 经历了翻天覆地的变化。大规模语言模型 (LLM) 作为 NLP 领域最新的突破，凭借其强大的语言理解和生成能力，正在改变着我们与计算机交互的方式。

1.2 大规模语言模型的兴起

近年来，随着计算能力的提升和海量数据的积累，LLM 得到了迅猛发展。像 GPT-3、LaMDA 和 WuDao 2.0 等模型，展现出惊人的语言能力，可以进行流畅的对话、创作各种风格的文本，甚至生成代码。LLM 的出现标志着 NLP 迈入了一个新的时代，也为各行各业带来了无限的可能性。

2. 核心概念与联系

2.1 大规模语言模型的定义

LLM 是一种基于深度学习的 NLP 模型，它通过学习海量的文本数据，能够理解和生成人类语言。LLM 通常采用 Transformer 架构，并拥有数十亿甚至上千亿的参数，使其能够捕捉复杂的语言模式和语义关系。

2.2 相关技术

• 深度学习: LLM 的核心技术基础&#x