必知！大模型背后的6大核心技术！

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本文 约3500字 ，建议阅读 10 分钟 今天我们一同来探讨一下那些大模型背后的核心技术！ 一、Transformer Transformer模型，无疑是大型语言模型的坚实基石，它开启了深度学习领域的新纪元。在早期阶段，循环神经网络（RNN）曾是处理序列数据的核心手段。尽管RNN及其变体在某些任务中展现出了卓越的性能，但在面对长序列时，它们却常常陷入梯度消失和模型退化的困境，令人难以攻克。为了解决这一技术瓶颈，Transformer模型应运而生，它如同黎明中的曙光，照亮了前行的道路。 随后，在2020年，OpenAI提出了举世闻名的“规模定律”，这一发现深刻揭示了模型性能与参数量、数据量以及训练时长之间呈现出令人惊异的指数级增长关系。在此背景下，研究人员纷纷将重心转向大型语言模型基座，基于Transformer的GPT、Bert等大模型在自然语言处理领域取得了令 ………………………………