第2期 什么是大型语言模型（LLM）？核心能力解析

欢迎来到AI编程深度专研系列教程的第二期内容！在第一期我们了解了编程范式的演变历程，特别是自然语言编程这一新兴范式。本期我们将深入探讨支撑这一范式变革的核心技术——大型语言模型（LLM），分析其定义、发展历史、核心能力以及在编程领域的应用边界。

1.2.1 LLM的定义与发展历史

1.2.1.1 什么是大型语言模型？

大型语言模型（Large Language Model，简称LLM）是指通过海量文本数据训练的神经网络模型，能够理解和生成人类语言。从技术角度定义，LLM具备以下特征：

• 大规模参数：通常拥有数十亿到数千亿个参数，这是其强大能力的基础
• 预训练机制：在海量无标注文本上进行自监督学习
• 上下文理解：能够理解长文本中的语义和上下文关系
• 生成能力：能够生成连贯、符合语境的文本输出
• 多任务适应：通过提示工程可以适应多种不同的任务

1.2.1.2 语言模型发展的关键里程碑

语言模型的发展经历了从简单统计模型到复杂神经网络模型的演进过程：

1. n-gram模型（1990s-2000s）：基于统计的简单语言模型，通过分析相邻词的共现频率进行预测
2. 神经网络语言模型（2010s初）：使用简单神经网络代替统计方法，开始捕捉更复杂的语言模式
3. Word2Vec与词嵌入（2013）：将单词映射到低维向量空间，捕捉语义相似性
4. RNN与LSTM（2014-2015）：引入循环神经网络，能够处理序列数据和上下文信息
5. Transformer架构（2017）：Google提出的革命性架构，为现代LLM奠定了基础
6. BERT（2018）：双向Transformer结构，大幅提升了语言理解能力
7. GPT系列（2018-至今）：自回归预训练模型，从GPT-1到GPT-4，能力不断增强

1.2.1.3 现代LLM的技术突破