作者： 赵鑫，李军毅，周昆，唐天一，文继荣
2022年底，ChatGPT 震撼上线，大语言模型技术迅速“席卷”了整个社会，人工智能技术因此迎来了一次重要进展。面对大语言模型的强大性能，我们不禁要问：支撑这些模型的背后技术究竟是什么？这一问题无疑成为了众多科研人员的思考焦点。 必须指出的是，大模型技术并不是一蹴而就，其发展历程中先后经历了统计语言模型、神经网络语言模型、预训练语言模型等多个发展阶段，每一步的发展都凝结了众多科研工作者的心血与成果。作为大语言模型技术的重要推动者，OpenAI公司在过去深入探索了与其相关的大量技术细节，并最终推出了GPT系列模型，引领了本次技术变革。
然而，OpenAI 团队自GPT-3开始，就很少在公开的材料中提及相关技术细节，很多技术报告主要是介绍评测相关的内容。到目前为止，关于GPT系列模型的核心技术仍然难以完全解密。 目前，学术界面临的重大挑战是真正有充足资源去充分探索大语言模型训练的团队少之又少，因此导致了第一手经验匮乏，难以直接开展相关研究。 大模型训练涉及众多训练的细节，这些细节很多时候无法从已有科研论文中直接获取。由于其参数众多、组件复杂、训练过程也比较复杂，早期的实验探索如果不引入任何先验知识，可能会导致指数级增长的实验数量。这使得掌握大模型技术的经验变得尤为困难，更不用说从零开始探索相关科研问题，极大限制了学术界在此次人工浪潮中所起到的作用。 目前，能力较强的大语言模型基本都源自工业界，这一趋势随着时间的推移可能会变得更加明显。从第一手经验中“Know-How”，对于科研人员来说非常重要，只有接触到技术核心，才能真正理解哪些问题是有意义的，并找到解决方案。
令人欣喜的是，无论是在学术界还是工业界，人们都逐渐认识到了“开放”的重要性，能够看到越来越多的公开的基础模型、技术代码以及学术论文，有力地推动了大模型技术的“透明化”。只有通过开放和共享，才能汇聚全人类的智慧，共同推进人工智能技术的发展。实际上，根据现有公开的资料，大模型技术也是“有章可循”的，如整体训练流程、数据清洗方法、指令微调技术、人类偏好对齐算法等。根据这些技术，在算力资源支持下，研发人员已经能够较为顺利地完成大模型的整体训练流程，并取得不错的模型效果。随着更多核心技术的揭示和开放，大模型技术的“透明化”将进一步提高。
总之，大模型技术正处于快速发展阶段，基础原理亟待探索、关键技术亟待改善。对于科研人员而言，大模型研究工作充满了想象空间，令人为之神往。随着技术的不断进步与共享开放，我们有理由相信，未来人工智能技术将取得更大的进展，将在更多领域带来更为深远的影响。 本书旨在为读者提供关于大模型技术的全面了解，包括其基础原理、关键技术和应用前景。通过深入研究和实践，我们可以不断探索和改进大模型技术，为人工智能领域的发展做出贡献。 我们希望读者通过阅读本书，能够深入了解大模型技术的现状和未来趋势，为自己的研究和实践提供指导和启发。让我们携手努力，共同推动人工智能技术的发展，为建立更智能、更可持续的未来做出贡献。
原由 #
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2026-07-28 没想到时代发展这么快，今天这个时间点，除了基础模型厂商，大部分人注意力都放在智能体等下游应用上了。了解大模型基础原理的优先级降低了很多。