大型语言模型（LLMs）综述摘要

本篇博客全面汇总了大型语言模型（LLMs），探讨了它们的起源、发展以及在自然语言处理技术发展中的关键角色。重点讨论了Transformer架构，以及GPT、LLaMA和PaLM这三大LLM家族的特点和贡献。同时，也涉及了其他重要的LLMs，展现了该领域的广泛性和多样性。

早期预训练神经语言模型

早期的预训练神经语言模型为现代LLMs的发展奠定了基础。特别关注GPT、LlaMA和PaLM三大主要家族，通过对比表格深入了解这些模型的特性和差异。

Transformer 架构

Transformer架构通过自注意力机制实现了NLMs的质的飞跃。它解决了RNN在并行化处理上的限制，并显著提升了模型处理大规模数据集的能力，为PLMs的发展铺平了道路。

Transformer的早期分类

基于Transformer的早期PLMs分类为仅编码器、仅解码器和编码器-解码器模型，各有不同的应用和优势。

LLM家族

LLMs定义为包含数十亿至数百亿参数的基于Transformer的预训练语言模型。GPT家族由OpenAI开发，包括GPT-1至GPT-4等多款模型，其中部分未开源。LLaMA家族由Meta发布，多款开源模型迅速发展并广泛应用。PaLM家族由谷歌开发，并保持私有状态。

其他代表性LLM

除了GPT、LLaMA和PaLM家族外，还有FLAN、Gopher、ERNIE等其他流行LLMs，它们在各自领域和任务中的贡献和创新也推动了LLMs领域的发展。

结束语

这篇博客是大语言模型教程系列的汇总，感谢读者的陪伴。作者@APlayBoy，期待在AI的世界里与读者一同成长。相关资源可通过关注“AI生成未来”并回复“GAI”获取。