大語言模型簡史：從Transformer（2017）到DeepSeek-R1（2025）的進化之路

原標題：大語言模型簡史：從Transformer（2017）到DeepSeek-R1（2025）的進化之路
文章來源：人工智能學家
內容字數：24587字

大型語言模型（LLM）發展簡史：從Transformer到DeepSeek-R1

本文回顧了大型語言模型（LLM）的快速發展歷程，從2017年的Transformer架構到2025年DeepSeek-R1的出現，展現了這一領域令人矚目的進步。

1. 語言模型概述

語言模型是一種人工智能系統，旨在處理、理解和生成類似人類的語言。大型語言模型（LLM）是語言模型的一個子集，其規模顯著更大，通常包含數十億個參數，從而在各種任務中展現出卓越的性能。“LLM”一詞在2020年GPT-3發布后才被廣泛使用。

大多數LLM采用自回歸方式操作，根據前面的文本預測下一個詞的概率分布。這種自回歸特性使模型能夠生成連貫且上下文相關的文本。

2. Transformer(2017)

2017年，Transformer架構的引入是自然語言處理領域的一個分水嶺。它解決了早期循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在長程依賴性和順序處理方面的局限性，為現代大型語言模型奠定了基礎。其關鍵創新包括自注意力機制、多頭注意力、前饋網絡和層歸一化以及位置編碼。

3. 預訓練Transformer模型時代(2018-2020)

BERT和GPT系列模型的出現，標志著預訓練模型時代的到來。BERT采用雙向訓練方法，在語言理解任務中表現出色；GPT系列則專注于自回歸預訓練，在文本生成方面表現突出。GPT-3的1750億參數規模，展現了模型規模對性能的顯著影響。

4. 后訓練對齊：彌合AI與人類價值觀之間的差距(2021-2022)

GPT-3的出色生成能力也帶來了“幻覺”問題。為了解決這一問題，監督微調（SFT）和基于人類反饋的強化學習（RLHF）技術應運而生。ChatGPT的推出，標志著對話式AI發展的一個關鍵時刻。

5. 多模態模型：連接文本、圖像及其他(2023-2024)

GPT-4V和GPT-4o等多模態大型語言模型（MLLMs）將文本、圖像、音頻和視頻整合到統一系統中，實現了更豐富的交互和更復雜的問題解決。

6. 開源和開放權重模型(2023-2024)

開源和開放權重AI模型的興起，使先進AI技術的訪問更加化，促進了社區驅動的創新。

7. 推理模型：從“系統1”到“系統2”思維的轉變(2024)

OpenAI的o1模型在推理能力方面取得了突破，特別是通過“思維鏈”過程增強了復雜問題的解決能力。

8. 成本高效的推理模型：DeepSeek-R1(2025)

DeepSeek-V3和DeepSeek-R1的出現，挑戰了AI領域的傳統規范。DeepSeek-R1以其超成本效益和開源設計，推動了先進LLM的普及，并促進了各行業的創新。它利用專家混合架構(MoE)和優化算法，顯著降低了運營成本。

9. 結論

從Transformer到DeepSeek-R1，LLM的演變是人工智能領域的一個性篇章。四個里程碑式的成就——Transformer、GPT-3、ChatGPT和DeepSeek-R1——共同推動了LLM技術的發展，并對未來AI發展方向產生了深遠的影響。

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