一文彻底搞懂大模型 - 语言模型的发展历程

主要观点总结

本文介绍了语言模型的发展历程，包括统计语言模型、神经网络语言模型和基于Transformer的大语言模型三个阶段。文章详细解释了每个阶段的主要模型和概念，如N-gram模型、神经网络语言模型（NNLM）、循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）、BERT和GPT系列等。

关键观点总结

关键观点1: 语言模型的发展历程

文章概述了语言模型从统计语言模型到神经网络语言模型，再到基于Transformer的大语言模型的演进过程。

关键观点2: 统计语言模型

介绍了统计语言模型中的N-gram模型和隐马尔可夫模型（HMM），以及它们的工作原理和局限性。

关键观点3: 神经网络语言模型

解释了神经网络语言模型的概念、原理和主要模型，如NNLM和RNN及其变体。

关键观点4: 基于Transformer的大语言模型

介绍了基于Transformer的大语言模型的代表模型，如BERT和GPT系列，以及Transformer模型的核心组件和工作原理。

关键观点5: Transformer模型的核心技术

详细解释了Transformer模型中的编码器-解码器架构、嵌入、注意力机制、位置编码、多头注意力机制、前馈网络、残差连接和层归一化等技术细节。

免责声明