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🚀前言

无所不能的 ChatGPT，使人们对大语育模型的通用能力有了全新认识。

🚀一、大模型狂潮

作为生成式人工智能（AIGC）的基础，大语言模型（Large Language Models, LLMs）被誉为AIGC时代的“操作系统”，其发展历程源远流长。关于“大模型”这一关键概念究竟由谁在何时首次提出，目前尚未有明确且权威的定论。这也恰恰说明，大模型是在自然语言处理、深度学习以及Transformer架构等多种技术逐步融合与演进中逐渐成型的。

“人工智能”这一概念早在20世纪50年代便被提出，当时已出现早期的语言算法模型。随着深度学习的发展，自然语言处理（NLP）模型的规模持续扩大——尽管当时人们更多地将这种扩展理解为神经网络深度的增加。目前普遍认为，图灵奖得主、“深度学习三巨头”之一的约书亚·本希奥（Yoshua Bengio）于2003年提出的深度神经网络语言模型，是大模型发展历程中的一个重要里程碑。

大模型实现突破性进展是在2017年。谷歌的阿希什·瓦斯瓦尼（Ashish Vaswani）等8人（后来被称为“Transformer八杰”）发表了题为《Attention Is All You Need》的论文，提出了具有革命性意义的Transformer架构。如今，全球主流大模型均建立在这一架构基础之上，Transformer已成为大模型技术的核心基石。

Transformer的关键创新在于引入了“注意力机制”（Attention Mechanism）。该机制使模型能够在处理信息时自动“聚焦”于最重要的部分，类似于人类认知过程中的注意力分配，从而显著提升了模型处理复杂数据的准确性和效率。该架构被命名为“转换器”，正是因为模型借助注意力机制等组件，实现了将输入序列转换为输出序列的核心功能。

凭借强大的注意力机制与并行处理能力，Transformer架构展现出优秀的可扩展性——通过增加模型层数与参数规模即可有效提升性能，这也直接推动了模型规模的快速扩张，“大模型”的概念应运而生。

OpenAI前首席科学家伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）是大模型规模扩展的重要推动者。在他的主导下，GPT系列模型的参数量持续攀升：2018年GPT-1参数量为1.17亿（117M），2019年GPT-2增至15亿。一般认为参数量超过10亿的模型即可称为“大模型”。2020年GPT-3参数量跃升至1750亿，相比前代增长超百倍。2023年推出的GPT-4虽未官方公布参数规模，但外界估计已达到1.8万亿左右。

在大模型领域，参数量常以“B”（Billion，十亿）为单位计量，例如1750亿参数可写为175B。大模型的发展体现出“规模带来能力”的显著特性：当参数量与训练数据量超过某一临界点时，模型能力会发生质的飞跃，表现出一定程度的“智能涌现”（Emergence）——不仅能理解语言，还可认知语言所描述的世界，甚至完成未预设的任务。这一现象被称为“规模法则”（Scaling Law）。

在规模法则的推动下，开发机构持续扩大模型与算力投入，掀起全球大模型研发热潮。作为AI的“大脑”，大模型已成为科技巨头与创业公司的竞争焦点。2023年，中国科技企业也加入激烈竞逐，百度、阿里、腾讯、华为、小米、科大讯飞等纷纷推出自研大模型，智谱AI、月之暗面等新兴公司亦发布具有竞争力的产品，形成被称为“百模大战”的局面。截至2024年10月，中国已备案上线的大模型产品超过200个，注册用户总数突破6亿。

作为深度学习的新阶段，大模型的发展依赖于算法、算力与数据三大要素的全面升级：

• 算力方面，大模型极大推升了对GPU等高性能芯片的需求，英伟达公司在2024年底登顶全球市值巅峰，正得益于大模型驱动的算力需求；
• 数据方面，大模型对训练数据的规模与质量提出了空前要求。

理解大模型的数据需掌握两个基本概念：

• 参数（Parameter）：模型内部用于理解和生成文本、图像等内容的变量，可视作模型通过训练从外部信息中提取特征构成的“知识库”。参数规模达到千亿乃至万亿级别，意味着模型已涵盖近乎全部人类知识；
• 词元（Token）：由复旦大学邱锡鹏教授提出并广泛采纳的译法，指模型处理文本的基本单位，可以是单词、字符或更细粒度单元。训练数据量、上下文长度及生成速度等均以Token计量。例如，GPT-3训练集包含5000亿Token，约相当于7000亿字节，以汉字计约等同于20万套《四大名著》的总字数。

依托革命性算法、海量数据与强大算力，大模型正持续推动人工智能迈向新的发展阶段。