大語(yǔ)言模型簡(jiǎn)史:從Transformer(2017)到DeepSeek-R1(2025)的進(jìn)化之路
原標(biāo)題:大語(yǔ)言模型簡(jiǎn)史:從Transformer(2017)到DeepSeek-R1(2025)的進(jìn)化之路
文章來(lái)源:人工智能學(xué)家
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大型語(yǔ)言模型(LLM)發(fā)展簡(jiǎn)史:從Transformer到DeepSeek-R1
本文回顧了大型語(yǔ)言模型(LLM)的快速發(fā)展歷程,從2017年的Transformer架構(gòu)到2025年DeepSeek-R1的出現(xiàn),展現(xiàn)了這一領(lǐng)域令人矚目的進(jìn)步。
1. 語(yǔ)言模型概述
語(yǔ)言模型是一種人工智能系統(tǒng),旨在處理、理解和生成類似人類的語(yǔ)言。大型語(yǔ)言模型(LLM)是語(yǔ)言模型的一個(gè)子集,其規(guī)模顯著更大,通常包含數(shù)十億個(gè)參數(shù),從而在各種任務(wù)中展現(xiàn)出卓越的性能?!癓LM”一詞在2020年GPT-3發(fā)布后才被廣泛使用。
大多數(shù)LLM采用自回歸方式操作,根據(jù)前面的文本預(yù)測(cè)下一個(gè)詞的概率分布。這種自回歸特性使模型能夠生成連貫且上下文相關(guān)的文本。
2. Transformer(2017)
2017年,Transformer架構(gòu)的引入是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的一個(gè)分水嶺。它解決了早期循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)在長(zhǎng)程依賴性和順序處理方面的局限性,為現(xiàn)代大型語(yǔ)言模型奠定了基礎(chǔ)。其關(guān)鍵創(chuàng)新包括自注意力機(jī)制、多頭注意力、前饋網(wǎng)絡(luò)和層歸一化以及位置編碼。
3. 預(yù)訓(xùn)練Transformer模型時(shí)代(2018-2020)
BERT和GPT系列模型的出現(xiàn),標(biāo)志著預(yù)訓(xùn)練模型時(shí)代的到來(lái)。BERT采用雙向訓(xùn)練方法,在語(yǔ)言理解任務(wù)中表現(xiàn)出色;GPT系列則專注于自回歸預(yù)訓(xùn)練,在文本生成方面表現(xiàn)突出。GPT-3的1750億參數(shù)規(guī)模,展現(xiàn)了模型規(guī)模對(duì)性能的顯著影響。
4. 后訓(xùn)練對(duì)齊:彌合AI與人類價(jià)值觀之間的差距(2021-2022)
GPT-3的出色生成能力也帶來(lái)了“幻覺(jué)”問(wèn)題。為了解決這一問(wèn)題,監(jiān)督微調(diào)(SFT)和基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。ChatGPT的推出,標(biāo)志著對(duì)話式AI發(fā)展的一個(gè)關(guān)鍵時(shí)刻。
5. 多模態(tài)模型:連接文本、圖像及其他(2023-2024)
GPT-4V和GPT-4o等多模態(tài)大型語(yǔ)言模型(MLLMs)將文本、圖像、音頻和視頻整合到統(tǒng)一系統(tǒng)中,實(shí)現(xiàn)了更豐富的交互和更復(fù)雜的問(wèn)題解決。
6. 開源和開放權(quán)重模型(2023-2024)
開源和開放權(quán)重AI模型的興起,使先進(jìn)AI技術(shù)的訪問(wèn)更加化,促進(jìn)了社區(qū)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新。
7. 推理模型:從“系統(tǒng)1”到“系統(tǒng)2”思維的轉(zhuǎn)變(2024)
OpenAI的o1模型在推理能力方面取得了突破,特別是通過(guò)“思維鏈”過(guò)程增強(qiáng)了復(fù)雜問(wèn)題的解決能力。
8. 成本高效的推理模型:DeepSeek-R1(2025)
DeepSeek-V3和DeepSeek-R1的出現(xiàn),挑戰(zhàn)了AI領(lǐng)域的傳統(tǒng)規(guī)范。DeepSeek-R1以其超成本效益和開源設(shè)計(jì),推動(dòng)了先進(jìn)LLM的普及,并促進(jìn)了各行業(yè)的創(chuàng)新。它利用專家混合架構(gòu)(MoE)和優(yōu)化算法,顯著降低了運(yùn)營(yíng)成本。
9. 結(jié)論
從Transformer到DeepSeek-R1,LLM的演變是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)性篇章。四個(gè)里程碑式的成就——Transformer、GPT-3、ChatGPT和DeepSeek-R1——共同推動(dòng)了LLM技術(shù)的發(fā)展,并對(duì)未來(lái)AI發(fā)展方向產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。
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