什么是大语言模型

这一节简单学习一下什么是大语言模型，以及大语言模型的发展历程，还有它所应用的场景。

首先来了解一下什么是大语言模型

一、大语言模型的概述

大语言模型（Large Language Model，LLM），也称大型语言模型，是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。通常，LLM 是指包含数千亿（或更多）参数的 Transformer 语言模型，这些模型是在大规模文本数据上进行训练的 ， 例如 GPT-3 ，PaLM ，Galactica 和 LLaMA 。 LLM 展现了理解自然语言和解决复杂任务（通过文本生成） 的强大能力。

1.大语言模型的发展历程

目前,LLM 主要建立在 Transformer 架构上，其中多头注意力层堆叠在非常深的神经网络中。 现有的 LLM 采用类似的 Transformer 架构和与小型语言模型相同的预训练目标（如语言建模）。然而，LLM 大幅度扩展 了模型规模、数据规模和总计算量（数量级）。

那大语言模型是怎样发展过来的呢? 其实在

2.大语言模型的参数量大小

如果要说LLM的参数量有多大我只能告诉你很大，因为不同模型的训练数据的数据量是不一样的，这里来看一张图

这里少了GPT-1，GPT-1的参数量达1.17亿，预训练的数据量约5GB，从发展阶段来看大语言模型的参数量是越来越大的，这就意味之大语言模型的能力也是越来越好的。