中文版多角度对大语言模型综述
自20世纪50年代图灵测试的诞生，人类对让机器掌握语言智慧的探索从未停歇。语言，这门由复杂语法规则编织的人类沟通艺术，促使人工智能领域不断寻求突破，以期创造出能理解并运用这一交流工具的算法。语言建模，作为核心手段之一，历经从统计模型到神经网络模型的转变，在过去二十余年间获得了飞速的发展。
特别地，近几年来，基于Transformer架构的预训练语言模型，通过在海量语料上进行预训练，展示了其在各类自然语言处理任务中的卓越表现。随着研究揭示出增大模型规模能有效提升性能的秘密，科研人员勇攀高峰，致力于探索更大参数量级的模型。这些“大语言模型”（LLM），拥有数百亿乃至数千亿参数，不仅仅是规模上的膨胀，它们在上下文理解等高级功能上展现出了小型模型难以企及的能力，例如BERT，从而开启了自然语言处理的新篇章。
本资源文件深入综述了大语言模型的演进历程、技术特点以及其在学术界和工业界所带来的深远影响。从基础理论出发，探讨模型规模扩展背后的原因及其对性能的影响，分析大语言模型特有的优势和面临的挑战，同时展望未来的研究趋势。通过综合分析，旨在为研究者和从业者提供一份详尽的指南，共同推动这一领域的持续进步。
请注意，这份综述聚焦于大语言模型的核心议题，通过梳理历史脉络、技术创新和实际应用，揭示大模型时代的语言智能新纪元。