一、语言模型
要了解大语言模型，首先应当知道什么是语言模型（Language Model）。语言模型是自然语言处理（NLP）领域中的一种模型，它用于理解、生成或者处理自然语言文本。语言模型的核心任务是预测一系列单词序列的概率分布，即给定前文/上下文的情况下，预测下一个单词或短语出现的可能性。
二、语言模型发展历程
1、统计语言模型
早期自然语言处理（NLP）中的重要工具，主要通过分析词序列的出现频率来预测下一个词。这种方法基于统计学的原理，利用大规模语料库中的词频信息来建模语言的概率分布。代表模型包括N-gram模型和隐马尔可夫模型（HMM）。但基于统计方法的语言模型基于简单的数学公式和统计规则，无法捕捉语言中的复杂结构和深层次的语义关系。
2、神经网络语言模型
随着深度学习技术的发展，神经网络语言模型开始出现，这些模型利用神经网络强大的非线性拟合能力来学习语言的概率分布。从Word2Vector到循环神经网络（RNN）再到长短期记忆网络（LSTM），神经网络成为了比统计语言模型更优的解。
3、预训练语言模型
近十年来，预训练语言模型（Pretrained Language Model，PLM）的兴起，为自然语言处理带来了革命性的变化。这些模型通过在大规模无标签语料库上进行无监督学习（预训练），捕捉语言的内在规律和上下文关系，然后在特定任务上进行微调，取得了惊人的效果。一时间，预训练语言模型成为了自然语言处理领域的新范式。
4、大语言模型
随着计算能力的提升和数据的不断积累，预训练模型的规模进一步扩大，出现了参数量达到数千亿级别的大语言模型，如GPT-3、Llama等。可见，大语言模型从广义上来说属于预训练语言模型，只不过大语言模型的参数量、预训练语料规模要比传统预训练语言模型大得多，直白的说，大语言模型就是“很大的语言模型”罢了。例如，预训练模型Bert的large版本有3.4亿个参数，而新发布的Llama大语言模型的3.1版本参数量来到了惊人的4050亿。除了文本数据，大语言模型也开始融合图像、音频等多种模态的数据，实现跨模态的理解和生成。
三、大语言模型为何如此出圈
以往，我们进行自然语言处理任务的时候，更多的是使用预训练模型。例如，对于文本分类、情感分析等任务，我们会使用Bert等模型生成文本表示，再结合下游的神经网络输出预测结果；对于文本摘要、自动翻译等任务，采用Transformer架构如GPT2等模型较为常用。然而，在应用这些预训练模型到具体的业务（某一领域）之前，需要进行有效的微调训练，否则预训练模型的表现甚至可能不如一个机器学习模型。
自2022年末OpenAI发布ChatGPT之后，大语言模型这一概念迅速爆火。这是因为我们惊奇地发现ChatGPT作为一个聊天助手，竟然可以完成诸多任务，就像一个人类专家一样，它甚至在不需要额外的数据微调的前提下，就可以直接应用于诸如摘要生成、文本分类、情感分析、机器翻译等多项NLP任务（Zero Shot、Few Shot能力惊人）。
如今，距ChatGPT发布才过去不到两年，大语言模型已经可以生成可以极其高质量的PPT、视频、绘画等（我们称之为Artificial Intelligence Generated Content，即AIGC）。这在预训练语言模型时代，没有费九牛二虎之力进行的微调以及各种配套的算法，是无法取得如此成效的。可想而知，未来大语言模型相关的能力将会以更快的速度发展，其在各领域以及各行业的应用将会越来越深入。
四、如何看待大语言模型的发展
拥抱新时代、拥抱新技术。大语言模型的出现曾使得业内一度担心人类的诸多工作会被取代，不少人将失业。即便如此，这也是无法阻碍的时代进程，我们能做的就是了解它、学习它、到最后能够灵活应用它，从而解放我们的双手去做更有意义的事情（比如摸鱼）。这样一来，才能真正发挥科技这个第一生产力的作用。
正因如此，笔者开设一个专栏《大语言模型从小白到咸鱼》用于介绍相关的概念、技术，更重要的是分享日常使用大语言模型的一些操作和tips，感兴趣的读者可以订阅专栏，在茶余饭后时看一看博文，与笔者一起学习和成长。