大模型進化史：從Transformer到DeepSeek-R1的AI變革之路

從Transformer到DeepSeek-R1

原標題：大模型進化史：從Transformer到DeepSeek-R1的AI變革之路
文章來源：人工智能學家
內容字數：17367字

大語言模型的性發展：從Transformer到DeepSeek-R1

本文回顧了大語言模型（LLM）的快速發展歷程，從2017年的Transformer架構到2025年DeepSeek-R1的出現，展現了人工智能領域的巨大變革。

1. 語言模型及自回歸特性

語言模型旨在處理、理解和生成類似人類語言的內容。大多數LLM采用自回歸方式，根據前面的詞元預測下一個詞元的概率分布，從而生成文本。解碼算法，如貪心搜索或隨機采樣，決定下一個輸出詞元。

2. Transformer架構的性意義 (2017)

Transformer架構通過自注意力機制解決了RNN和LSTM在處理長距離依賴和并行計算方面的不足，為現代LLM奠定了基礎。其關鍵創新包括自注意力機制、多頭注意力、前饋網絡、層歸一化和位置編碼。

3. 預訓練Transformer模型時代 (2018-2020)

BERT和GPT模型家族的興起，展示了大規模預訓練和微調的強大力量。BERT采用雙向訓練方法，提高了上下文理解能力；GPT系列專注于生成能力，GPT-3的1750億參數標志著模型規模的突破。

4. 訓練后對齊：解決“幻覺”問題 (2021-2022)

為了解決LLM生成的文本與事實相矛盾的問題（“幻覺”），監督微調（SFT）和人類反饋強化學習（RLHF）技術被開發出來。SFT通過高質量的輸入-輸出對訓練模型，而RLHF則通過人類對模型輸出進行排名來訓練獎勵模型，引導模型生成更符合人類期望的輸出。ChatGPT的出現，標志著對話式AI的新時代。

5. 多模態模型的興起 (2023-2024)

GPT-4V和GPT-4o等多模態LLM將文本、圖像、音頻和視頻整合到統一系統中，實現了更豐富的交互和更復雜的問題解決。

6. 開源和開放權重模型的普及 (2023-2024)

開源和開放權重模型的出現，使得先進的AI技術得以更廣泛地應用，促進了社區驅動的創新，縮小了閉源模型與開放權重模型之間的差距。

7. 推理模型：系統2思維的崛起 (2024)

OpenAI-o1系列模型通過思維鏈（CoT）增強了推理能力，在復雜問題解決方面取得了顯著進步，展現了將生成能力和推理能力相結合的潛力。

8. 高性價比推理模型：DeepSeek-R1 (2025)

DeepSeek-R1及其前身DeepSeek-V3，通過混合專家架構和強化學習技術，實現了高性能推理，同時大幅降低了訓練和推理成本。DeepSeek-R1的出現挑戰了人工智能領域的現有格局，促進了更廣泛的AI應用和創新。

結論

大語言模型的快速發展，得益于Transformer架構、大規模預訓練、訓練后對齊技術以及高性價比模型的出現。DeepSeek-R1等模型的出現，標志著人工智能邁向更具包容性和影響力的未來。

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