1.1初探大模型：起源与发展

初探大模型：起源与发展

大模型（Large Language Models，LLMs）的发展历程可以追溯到人工智能（AI）与机器学习（ML）领域的早期探索。随着计算能力和数据量的爆炸式增长，尤其是深度学习（Deep Learning）方法的突破，许多曾被认为难以实现的任务，逐渐变得可能。大模型的诞生不仅仅是技术的迭代，更是对自然语言理解与生成能力的一次彻底革新。下面我们从以下几个方面回顾大模型的起源与发展。

1. 早期的语言模型：从规则到统计

在大模型之前，语言模型的构建主要基于 规则驱动 或 统计方法。早期的语言模型，如 n-gram模型，基于固定长度的词汇序列来预测下一个词。这种方法有很多局限性，尤其是在捕捉长距离依赖和语言的多样性方面。

随着计算能力的提升，隐马尔可夫模型（HMM） 和 条件随机场（CRF） 等统计学习方法逐渐应用到语言处理任务中，取得了更好的效果。然而，这些模型仍然无法有效地处理复杂的上下文信息和语法结构。

2. 神经网络与深度学习的引入

神经网络 在 20 世纪 90 年代开始进入语言处理领域，尤其是 循环神经网络（RNN） 的出现，为处理序列数据提供了新的解决方案。RNN 能够捕捉到序列数据中的时间依赖性，但它在长序列学习时仍然面临 梯度消失 问题。

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