带你了解大语言模型的前世今生

原文约8000字，阅读约需19分钟。发表于：。

大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大型语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。

本文介绍了大规模语言模型（LLM）的基本概念和发展历程，包括其由深度神经网络构建、通过自监督学习方法进行训练以及在自然语言处理任务中的出色表现。文章还介绍了语言模型的基本概念和构建流程，包括预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。最后，文章提到了大规模语言模型研究的快速发展和挑战。