大型语言模型

随着计算能力的持续突破和数据量的指数级增长，机器学习领域正经历着一场前所未有的变革。从大型语言模型的涌现能力到多模态学习的深度融合，前沿技术不仅拓展了人工智能的应用边界，更在重塑我们理解和构建智能系统的方式。本文将深入探讨当前机器学习领域最具影响力的几大进展，并展望其未来的发展趋势。 大型基础模型的崛起与演变 以GPT-4、Claude等为代表的大型语言模型…

大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的核心技术驱动力是Transformer架构。这一架构摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在处理序列数据时的局限性，转而采用自注意力机制（Self-Attention Mechanism）。该机制能够并行计算序列中所有元素之间的关系，无论它们相距多远，从而极大地提升了…

1950年，艾伦·图灵在论文《计算机器与智能》中提出著名的”图灵测试”，开启了人工智能语言理解的研究序幕。历经七十余载，语言模型从最初的基于规则的ELIZA，到统计语言模型N-gram，再到神经网络语言模型Word2Vec，最终在2017年迎来革命性突破——Google Brain团队提出的Transformer架构。这一架构如同内燃…