AI入门系列 介绍大语言模型
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内容提要
大语言模型（LLM）经历了从统计模型到神经网络的演变，2017年Transformer架构的出现推动了其发展。GPT系列模型展示了理解与生成的能力，2023-2024年多模态与智能体的兴起标志着AI的进一步进化。未来编程将转向人机协作，大模型技术虽有局限，但仍是通向AGI的重要路径。
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关键要点
- 大语言模型经历了从统计模型到神经网络的演变，2017年Transformer架构的出现推动了其发展。
- GPT系列模型展示了理解与生成的能力，2023-2024年多模态与智能体的兴起标志着AI的进一步进化。
- 未来编程将转向人机协作，大模型技术虽有局限，但仍是通向AGI的重要路径。
- 早期探索中，RNN和LSTM是处理序列数据的主流选择，Word2Vec技术为后续深度学习模型奠定了基础。
- 2017年，Transformer架构的提出打破了RNN和CNN的垄断，提升了训练效率。
- GPT系列的演进在2019年迎来了重要节点，GPT-3的发布引发了对AI生成能力的广泛关注。
- ChatGPT的发布使AI走进大众视野，基于人类反馈的强化学习使其更具实用性。
- Claude和Gemini等新模型的出现标志着AI领域的百家争鸣，开源模型的崛起为AI的民主化带来了希望。
- 2023-2024年，AI智能体的概念兴起，AI不仅能理解和生成，还能规划任务和与环境交互。
- Vibe Coding和Agent Skills等新范式正在重塑人机协作模式，程序员的角色正在转变。
- 大模型技术路线的合理性基于Scaling Laws和通用逼近定理，展现出一定的理论基础。
- 大模型与人类学习模式有相似之处，但在学习效率、具身经验和持续学习方面存在关键区别。
- 未来的突破可能包括更高效的架构设计、多模态融合和持续学习机制的探索。
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