预训练语言模型（预训练语言模型的前世今生）
预训练语言模型（预训练语言模型的前世今生）自 2006 年 Geoffrey Hinton 提出通过逐层无监督预训练解决深层网络训练难题以来 深度学习在多个领域取得突破 经历了从标注数据监督学习到预训练模型 再到大模型的转变 2022 年底 OpenAI 发布的 ChatGPT 引发了广泛关注 展现了大模型在多场景 多用途 跨学科任务处理的能力 大模型被认为是未来人工智能领域的关键基础设施 语言大模型作为此次热潮的引领者
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自2006年Geoffrey Hinton提出通过逐层无监督预训练解决深层网络训练难题以来，深度学习在多个领域取得突破，经历了从标注数据监督学习到预训练模型，再到大模型的转变。2022年底，OpenAI发布的ChatGPT引发了广泛关注，展现了大模型在多场景、多用途、跨学科任务处理的能力。大模型被认为是未来人工智能领域的关键基础设施。
语言大模型作为此次热潮的引领者，通过大规模预训练学习大量语言知识与世界知识，具备面向多任务的通用求解能力。其发展经历了统计语言模型、神经语言模型、预训练语言模型到语言大模型（探索阶段）的四个阶段。
u 统计语言模型基于马尔可夫假设，但受到数据稀疏问题影响；
u 神经语言模型通过神经网络建模语义共现关系，能够捕获复杂语义依赖；
u 预训练语言模型采用“预训练+微调”范式，通过自监督学习适配下游任务；
u 大模型则基于扩展定律，随着模型参数和预训练数据规模的增加，模型能力与任务效果不断改善，还展示出了一些小规模模型所不具备的“涌现能力”。
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