语言建模的发展阶段以及大规模语言模型的背景介绍

语言本质上是一个由语法规则控制的复杂、精密的人类表达系统，开发能够理解和掌握语言的AI 算法是一个重大挑战。作为一种主要方法，语言建模在过去两十年中已被广泛研究，从统计语言模型发展到神经语言模型，用于语言理解和生成。从技术上讲，语言建模（LM）是提高机器语言智能的主要方法之一。语言模型旨在对单词序列的生成可能性进行建模，以预测未来词出现的概率。人们一般将 LM 的研究分为四个发展阶段。

• 统计语言模型（SLM）：基于 1990 年代兴起的统计学习方法开发的，其基本思想是基于马尔科夫假设的词预测模型，其根据最近的上下文预测下一个词。比如统计机器翻译（SMT）和说话人识别（ASR）领域中经常用 到的高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）。
• 神经语言模型（NLM）：通过神经网络表征词序列的概率，例如循环神经网络（RNNs），长短时序记忆网络（LSTM）和门控循环网络 (GRU)。
• 预训练语言模型（PLM）: 大部分基于具有自注意机制的高度可并行化的 Transformer 架构，通过在大规模未标记语料库上进行预训练，然后进行优调以适配不同的下游任务。例如 BERT，BART，T5 等。

• 大型语言模型（LLM）：在 PLM 的基础上，增大模型参数，使得 LLM 出现 PLM 不具有的涌现能力，其同样采用预训练 + 微调的形式，不过这个范式逐渐向上下文学习（in-context-learning）转变。近年来 LLM 的发展历程如下图所示，其中就包括了最近热门的 chatGPT 和 GPT4。

最近，通过在大规模语料库上预训练Transformer 模型，提出了预训练语言模型（PLMs），在解决各种自然语言处理（NLP）任务方面表现出强大的能力。研究人员发现，模型规模越大，性能也会提高， 因此他们进一步将模型大小增加到更大的规模，研究了规模效应。有趣的是，当参数规模超过一定水平时，这些大型语言模型不仅能够显著提高性能，还展现了一些小型语言模型所没有的特殊能力。为了区分参数规模差异， 研究界为这些规模显著的 PLMs  创造了大型语言模型（LLM）这一术语。最近，学术界和工业界都取得了大量关于 LLMs 的研究进展，其中一个显著进展是 ChatGPT 的发布，引起了社会的广泛关注。LLMs 技术的进化对整个 AI 社区都产生了重要的影响，这将彻底改变本文开发和使用 AI 算法的方式。

通常，大型语言模型（LLM）是指包含数百亿（或更多）参数的语言模型，这些参数是在大量无标注文本数据上自监督学习方法训练的，例如模型 GPT-3、PaLM、Galactica 和 LLaMA。2019 年大模型呈现爆发式的增长，特别是 2022 年 11 月ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）发布后，更是引起了全世界的广泛关注。具体来说，LLM 建立在Transformer 架构之上，其中多头注意力层堆叠在一个非常深的神经网络中。现有的LLM 主要采用与小语言模型类似的模型架构（即Transformer）和预训练目标（即语言建模）。作为主要区别， LLM   在很大程度上扩展了模型大小、预训练数据和总计算量（扩大倍数）。他们可以更好地理解自然语言，并根据给定的上下文（例如  prompt）生成高质量的文本。这种容量改进可以用标度律进行部分地描述，其中性能大致遵循模型大小的大幅增加而增加。然而根据标度律，某些能力（例如，上下文学习）是不可预测的，只有当模型大小超过某个水平时才能观察到。

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