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说起，我们都知道非常的火爆，作为程序员，我们更要知其然，知其所以然！
而在这个领域，最为重要的核心技术之一就是大语言模型。而在大语言模型中，就是备受关注的代表之一，几天我就给大家说说背后的那些事情。
其实它是由开放人工智能研究院()开发的一种大型自然语言生成模型。其前身为GPT，经过不断的迭代和升级，已经发展成为了目前最为先进的自然语言处理技术之一。
主要是针对智能客服、聊天机器人等领域的人机交互应用而设计的。该模型不仅可以实现对话交互，还可以根据输入的信息进行推理，生成符合语义逻辑的文本，从而大大提高了对话的质量和效率。
so，我来补充一下什么是 语言模型
语言模型( model)：把语言输出看作一个符号序列，通过定义在词序列上的概率模型，计算一个词序列的概率。
2020年5月，推出GPT-3模型（ pre- -3），其参数大小175亿参数，是上图第二大参数的 10 倍。
2022年11 月 30 日， 发布了针对对话进行优化的语言模型 ，该模型采用对话模式进行交互，不仅能回答问题，还能承认错误、质疑不正确的前提和拒绝不恰当的请求。
作为一款先进的大语言模型，拥有着很强的文本生成能力，可以模拟人类的思维过程，理解和处理自然语言。该模型使用了网络结构，并且训练了数百亿个单词级别的语言模型参数，从而可以对多种任务进行预测和生成。同时，该模型还集成了对话管理、情感识别、知识图谱等多种先进技术，使其更加智能化、人性化。
然而我不得不说一下大语言模型（LLM）的技术的重要性！
简单说，它的思路就是把尽可能大量大量大量大量的数据通过 架构做机器学习，就能从数据中学到很多很多很多很多能力，多到超出原始设计者的想象。
比方说，它在翻译方面的能力，不输于，甚至超过了专业的机器翻译系统。
本文开头机翻的比尔盖茨的话，我觉得 就比 翻译得要好上一个层次。唯一瑕疵是用了比较生僻「元界」，而不是更常用的「元宇宙」。但当我告诉它「元宇宙」更常用后，它立刻就能修正翻译：
这个LLM模型规模必然非常巨大，是目前最接近理想LLM的技术方案，而理想中的LLM应该是以一个几乎无所不能的基础通用大模型作为依托，来支持各种各样的上层任务类型。目前看，支持越来越多的任务类型，主要是通过增加LLM预训练数据的多样性来达成的，数据多样性越好，LLM能够支持的任务类型就越丰富。所以，应该重视通过增加数据多样性来增加LLM新能力的思路。
这要以大模型成功的四个核心要素来分析。这四个要素是：
算法
数据
工程技巧
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