AI写作：大语言模型发展的4个阶段
2025-07-02 18:50:32 来源：checkvvip.com
AI写作：大语言模型发展的4个阶段
AI文本内容生成，经历了从自然语言处理（NLP）到大语言模型（LLM）重要阶段：
一、自然语言处理
自然语言处理（natural language processing,NLP）是指利用计算机技术来处理、分析、理解、生成自然语言，以便实现人机交互和智能化应用的一种人工智能技术。自然语言是人类最主要的交流方式，具有语言结构复杂、多义性、多样性的特点，并且涉及一定的文化和历史背景，而NLP技术恰好可以让计算机理解和使用自然语言。
二、大语言模型
大语言模型（large language model，LLM）是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型，通常使用神经网络进行训练，通过在数百万或数十亿级别的语料库上进行监督学习，不断优化模型，最终得到可以产生高质量自然语言文本的能力。
大语言模型大概经历了4个发展阶段：
（1）传统模型。
早期的自然语言处理模型主要采用基于规则的方法，也就是通过编写一些语法规则和词典来分析和生成自然语言，受限于人类知识的局限性，模型难以涵盖语言的多样性和变化的复杂性。
（2）统计语言模型。
随着机器学习和深度学习技术的发展，研究者开始尝试使用数据驱动的方法来训练自然语言处理模型，比较著名的是N-Gram模型，但这种模型在面对长句子和复杂语法结构时表现不佳。
（3）神经网络模型。
随着神经网络模型（如循环神经网络、卷积神经网络和Transformer等）的普及，研究者开始使用神经网络对语言进行建模，取得了较为显著的成果，比如OpenAI于2019年发布的GPT-2模型。
（4）预训练模型。
大型预训练模型已成为自然语言处理领域的主流研究方向，预先在大规模数据上进行训练，再通过微调或增量学习等方式，将其应用到具体任务中。其中，2018 年发布的BERT模型和2020年发布的GPT-3模型是较为典型的代表。
随着人工智能技术的发展，基于大语言模型的应用产品都具有很强的语言理解能力，利用深度学习技术和海量的数据集进行训练，取得了惊人的效果，可以自动识别文本中的语法、语义和情感等信息，并生成类似人类自然语言的文本输出，这些模型在文本生成、自然语言问答等方面实现了接近或超越人类表现的水平，引起了人们的广泛关注。
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