什么是大语言模型？

定义和原理

大语言模型是指基于深度学习和神经网络技术构建的能够处理自然语言文本的模型。其原理主要基于神经网络的序列建模和语言模型的概念。

在大语言模型中，通常采用基于Transformer架构的模型，如GPT-3.5，用于学习句子、段落甚至整篇文章的语法结构、语义信息和上下文关联。这些模型通过大规模的文本数据集进行预训练，从而能够推断和生成文本，实现自然语言处理的各种任务。

大语言模型的核心原理是利用上下文信息和历史文本来生成后续文本，通过预测下一个词或短语的方式建模语言的连贯性和逻辑性。通过不断地调整模型参数，大语言模型可以逐渐提升其语言理解和生成能力，使得其在各种自然语言处理任务中表现出色。

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发展历程

在2010年代初，基于神经网络的语言模型开始兴起，其中就包括循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。这些模型能够学习文本序列的模式和结构，为后来的大语言模型奠定了基础。

2015年12月，OpenAI作为一个旨在确保人工智能(AI)研究造福全人类的非营利组织在美国旧金山成立。它由埃隆·马斯克、萨姆·奥特曼、格雷戈里·布鲁、伊恩·古德费洛等人联合创立。

到了2018年，谷歌发布了第一个基于Transformer架构的大型语言模型BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），标志着大语言模型开始进入流行的阶段。BERT通过双向学习文本表征，在多个自然语言处理任务上取得了显著的性能提升。

2018年6月：OpenAI发布了GPT-1（Generative Pre-trained Transformer 1），这是第一个使用Transformer架构进行无监督学习的大型语言模型，展示了生成连贯文本的能力。

2019年，OpenAI发布了GPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2），这是一个基于Transformer的大型语言模型，具有自主生成文本的能力，其参数量远超GPT-1，能够生成更加连贯和多样化的文本，但也因为可能被滥用而引发了关于AI生成内容伦理的讨论。

到了2020年，OpenAI发布了GPT-3，这是当前最先进的大语言模型，在大规模文本生成、语言理解和多项自然语言处理任务上取得了令人瞩目的成绩。GPT-3的发布标志着大语言模型性能和规模的飞速发展。

2022年11月30日：OpenAI推出了ChatGPT，它是基于GPT-3.5架构的交互式对话模型。与之前的GPT版本相比，ChatGPT在对话连贯性、上下文理解和生成合适回应方面取得了显著进步，而且在交互过程中能够更像人类一样对话。ChatGPT的发布迅速引发全球关注，用户通过演示和分享其互动体验，展示了该模型在教育、娱乐、创意写作等多个领域的潜力。同时，也引发了关于内容真实性、版权、教育影响以及AI伦理的广泛讨论。

2023年3月14日OpenAI 公司开发并发布了GPT-4。OpenAI 在宣布 GPT-4 时表示，它“比 GPT-3.5 更可靠、更有创意，并且能够处理更细微的指令。” 他们制作了两个版本的 GPT-4，上下文窗口分别为 8,192 和 32,768 个词元，比分别限制为 4,096 和 2,049 个词元的 GPT-3.5 和 GPT-3 有了显着改进。与其前身不同，GPT-4 可以将图像和文本作为输入；这使它能够描述不寻常图像中的幽默、总结截屏文本以及回答包含图表的试题。

2024年5月13日OpenAI 公司推出了GPT-4o，它是由OpenAI 训练的多语言、多模态（多种类型数据，例如文本、图像、音频等）GPT大语言模型。GPT-4o于2024年5月13日发布。该模型比其前身GPT-4快两倍，而价格仅为其50%。该模型由米拉·穆拉蒂在OpenAI直播演示中宣布。OpenAI声称该模型将对所有用户免费， 并为付费ChatGPT Plus用户提供高达5倍的消息限制。

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Sam Altman