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阿里妹导读 本文是一篇关于大模型的综述文章，旨在帮助读者快速了解并深入研究大模型的核心概念和技术细节。 一、背景 大语言模型在各种自然语言处理（NLP）任务中取得了卓越的性能，对于大模型的研究也在持续中，包括LLMs的内部机制、训练策略、架构设计、分部署训练等。随 随着大模型参数的指数级增长和训练计算能力的提升，即模型规模的扩大，大模型展现出了许多涌现能力（Emergent Abilities），例如上下文学习、 按指令执行能力、逐步推理能力等，这些都是小语言模型（如BERT）所不具备的，同时也带来了一些弊病，比如幻觉。如何快速了解并且深入研究大模型就成了一项重要的课题。 二、大模型的涌现能力 随着模型规模的不断扩展，下游任务的性能和样本效率得到了显著的提高。但是当模型的大小突破某个临界规模的时候，开始出
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