整体介绍
介绍
大型语言模型(LLM)是基于深度学习的自然语言处理模型,具有以下特点:
大规模参数:参数量可达数十亿至千亿级别。 高度复杂性:采用复杂的网络结构和计算方法。
发展历程
早期阶段:基于规则的系统,如统计机器翻译。 深度学习兴起:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的应用。 Transformer架构:2017年,Vaswani等人提出Transformer,引入自注意力机制。 预训练模型:BERT(2018年)、GPT系列(2018年起)等模型的诞生。
核心技术
Transformer架构
自注意力机制:允许模型在不同位置间建立直接依赖关系。 多头注意力:增强模型捕捉不同子空间信息的能力。 位置编码:引入序列位置信息。