【人工智能】LLM 大型语言模型发展历史

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【人工智能】LLM 大型语言模型发展历史
前言
一、发展历史
- 通过编写一系列的规则
- 尝试使用神经网络模型
- 深度学习: 基于递归神经网络
- GPT.x —— 基于Transformer 模型
二、技术原理
- 编码器和解码器
- 自注意力机制
- 最大似然估计
- 什么是“所有样本的联合概率分布”？
三、应用场景
- 1. 文本生成
- 2. 语言翻译
- 3. 文本分类
- 4. 问答系统
- 5. 语音转换

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