2025年初,中國推出突破性且經(jīng)濟高效的大型語言模型(LLM)DeepSeek-R1,引發(fā)了人工智能的巨變。本文追溯了LLM的演變歷程,始于2017年革命性的Transformer架構,該架構通過自注意力機制重塑了自然語言處理(NLP)。到2018年,首批基于Transformer的兩款LLM——GPT和BERT——相繼發(fā)布,顯著增強了語境理解和文本生成能力,為未來的創(chuàng)新奠定了堅實的基礎。2020年,擁有1750億個參數(shù)的GPT-3展現(xiàn)了卓越的少樣本和零樣本學習能力。然而,“幻覺”問題——即生成與事實不符的內容——成為了關鍵挑戰(zhàn)。2022年,OpenAI通過采用“監(jiān)督微調”(SFT)和“基于人類反饋的強化學習”(RLHF)技術來應對這一挑戰(zhàn),并由此開發(fā)了對話模型ChatGPT。這一突破引發(fā)了全球對人工智能的廣泛關注。到2023年和2024年,GPT-4和GPT-4o等多模態(tài)模型將不斷發(fā)展,無縫集成文本、圖像和音頻處理,使其能夠展現(xiàn)出更接近人類的能力,例如“聽”、“說”和“看”。與此同時,OpenAI的o1和DeepSeek的R1推進了復雜推理能力,使大型語言模型(LLM)更接近類人“系統(tǒng)2思維”。此外,DeepSeek-R1模型的超高成本效率和開源設計挑戰(zhàn)了人工智能規(guī)范,使高級大型語言模型(LLM)的獲取更加民主化,并推動了各行各業(yè)的創(chuàng)新。下圖描述了大型語言模型(LLMs)發(fā)展的時間線。
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