大型语言模型发展综述
时间: 2024-10-02 09:00:21 浏览: 12
大型语言模型的发展历程可以追溯到上世纪80年代的专家系统,但真正意义上的大规模深度学习语言模型兴起于近十年。早期的里程碑包括Google的PageRank算法、2011年IBM的Watson在Jeopardy!比赛中取得胜利,展示了人工智能在自然语言处理领域的潜力。
2012年,Hinton领导的研究团队提出了深度学习神经网络架构,如深度信念网络(DBNs)和词嵌入(Word2Vec),这使得语言模型的表现大幅提升。然后,在2014年,微软发布了LSTM (长短时记忆) 模型应用于机器翻译,开启了序列建模的新篇章。
转折点出现在Transformer架构在2017年由Vaswani等人提出,它极大地提高了模型的并行计算效率,使得训练更大的模型成为可能。此后,像BERT、GPT等预训练模型开始流行,通过无监督学习从大量文本数据中提取通用的语言知识。
2018年,OpenAI的GPT系列开启了一代新的研究浪潮,尤其是GPT-3的发布,展示了生成式语言模型的强大能力。2022年,GPT-3引起了全球关注,它的涌现式学习和强大的泛化能力引发了技术界和公众对AI未来发展的讨论。
进入2023年,模型规模进一步扩大,比如M6、通义千问等巨型模型,不仅在性能上有所提升,而且在各种自然语言处理任务上展现出前所未有的表现。这些模型在问答、翻译、创作、代码生成等领域取得了显著进步。