2023年大语言模型综述：ChatGPT与LLM崛起

大语言模型综述 自20世纪50年代图灵测试提出以来，人工智能（AI）对模拟人类语言智能的追求持续不断。语言建模作为理解与生成语言的关键技术，经过几十年的发展，从最初的统计语言模型进化到基于神经网络的模型，如Transformer架构的预训练语言模型。这些模型在大规模语料库预训练后，展现出在自然语言处理任务中的强大表现，特别是当模型参数规模达到数以百亿甚至数千亿计时，被称为大语言模型（LLM），如著名的ChatGPT。 大语言模型的崛起，如ChatGPT的推出，引发了社会广泛关注，因为它们不仅在性能上显著提升，而且显示出超越小规模模型的独特能力，如深度的上下文理解。这些模型的预训练过程是核心，通常涉及海量数据的自我学习，形成泛化的语言理解能力。适配微调则是针对特定任务对模型进行调整，以优化其在特定领域内的表现。大语言模型的应用范围广泛，涵盖了对话系统、文档生成、翻译等多个场景。 能力评估是衡量模型性能的重要手段，通过基准测试和实际应用中的效果来验证模型的准确性和实用性。大语言模型的能力评估通常涉及理解度、生成质量、以及是否能体现出“涌现能力”，即在没有明确编程的情况下展现出人类才有的创新思维。 此外，开发大语言模型的过程中，如何确保模型的伦理道德和对齐问题也日益受到关注，包括数据隐私、生成内容的可信度和潜在的社会影响。未来的发展方向可能包括更高效的学习算法、模型的可解释性增强，以及在模型规模和性能之间找到更佳平衡。 这篇综述梳理了大语言模型的背景、关键技术和进展，旨在为研究者和工程师提供最新研究的脉络，推动该领域的深入探究和技术创新。大语言模型无疑正在重塑AI的格局，推动着我们向更智能、更人性化的交互方式迈进。