大语言模型的前世今生：万字长文完整梳理所有里程碑式大语言模型（LLMs）
大语言模型的前世今生：万字长文完整梳理所有里程碑式大语言模型（LLMs）
2024年7月10日创建
作者：APlayBoy | AI生成未来
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本篇博客全面汇总了大型语言模型（LLMs）。从早期的预训练神经语言模型开始，探讨了它们的起源和发展。重点讨论了Transformer架构及其三个主要分类：仅编码器PLMs、仅解码器PLM和编码器-解码器PLM。接着，文章聚焦于GPT、LLaMA和PaLM这三大LLM家族，阐述了它们的特点和对语言模型领域的贡献。此外，还涉及了其他重要的LLMs，展现了该领域的广泛性和多样性。这篇博客不仅是对LLMs历史和模型做了完整的梳理，也突出了它们在自然语言处理技术发展中的关键角色。
早期预训练神经语言模型
在探索大型语言模型（LLMs）的历史中，我们首先关注的是早期的预训练神经语言模型，它们可以视为现代LLMs的先驱。在这个领域中，特别引人注目的是GPT、LlaMA和PaLM这三大主要家族。每个家族都代表了LLMs的独特方向和突破。为了更深入地理解这些模型，我们准备了一张详细的对比表格。通过这张表格，我们可以清晰地看到各个模型的特性，进而了解它们之间的差异和各自的优势所在。
模型列表
Type | Model Name | #Parameters | Release | Base Models | Open Source | #Tokens |
Encoder-Only | ||||||