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【论文导读】大语言模型综述（二）：大语言模型技术背景

2024年8月13日修改

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⚡️摘要·作者有话说⚡️

本系列为《A Survey of Large Language Model》的论文导读系列视频，本视频导读内容为论文的第二章的前半部分，即第二章Overview下的2.1 Background for LLMs。​

🤖分集🤖

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【论文导读】大语言模型综述（二）：大语言模型技术背景

详述大语言模型发展历程，说明各阶段技术特点与创新，分析其在不同场景表现，讨论面临的挑战和发展趋势，强调其在人工智能领域的重要性与潜力。​

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✏️课代表✏️

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大语言模型的发展是一个逐步演进的过程，从传统的统计方法到现代的深度学习技术，每一代模型都在解决前一代的不足，并推动了自然语言处理领域的进步。​

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大语言模型在多个语言任务中表现出色，尤其是在文本生成和理解方面，但同时也带来了一系列的挑战，如计算资源的消耗、模型的可解释性和偏见问题。​

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未来的大语言模型需要解决的问题包括：如何提高模型的效率和可解释性，如何减少对计算资源的依赖，以及如何处理模型在伦理和社会影响方面的问题。​

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大语言模型在未来的发展将更加注重如何与人类协作，以及如何在保持高效性的同时，确保模型的安全性和公平性。​